基于PCNN和果蝇优化算法的自适应图像融合

• 作者: 李美丽
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像融合 脉冲耦合神经网络 果蝇优化算法 平均结构相似度
• 年，卷（期）: 2016,（17）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 220-224
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3817字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1512-0182

摘要

针对脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Networks，PCNN）中参数选取不易确定的不足，提出一种基于脉冲耦合神经网络和果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，FOA）的自适应图像融合算法。利用FOA的全局搜索能力，以平均结构相似度作为FOA的适应度函数，对PCNN的4个参数β、Vθ、αL和αθ进行自适应设定；结合最大化原则，采用PCNN对源图像进行融合。实验结果表明，该算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其他融合算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李美丽	西安石油大学理学院	15	108	3.0	10.0