基于拉普拉斯金字塔与PCNN-SML的图像融合算法

• 作者: 余介夫 周冬明 王佺 聂仁灿 贺康建 金鑫
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 多聚焦图像融合 拉普拉斯金字塔变换 脉冲耦合神经网络 局部SML
• 年，卷（期）: 2016,（z1）
• 所属期刊栏目: 模式识别与图像处理
• 页码范围: 122-124
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3132字
• 语种: 中文

摘要

基于拉普拉斯金字塔(LP)与脉冲耦合神经网络(PCNN)变换,提出了一种有效的多聚焦图像融合算法.首先,利用拉普拉斯金字塔对图像进行对多尺度分解,并利用PCNN对每一尺度的分解图像进行处理,以获取描述特征聚类的神经元点火频率图;然后,利用点火频率图的局部拉普拉斯分量绝对和(SML),实现了图像每一尺度LP分解的融合;最后,通过LP分解的重构实现了对多聚焦图像的融合.实验结果表明,所提方法在各项客观评价指标上均优于传统融合算法,体现出了良好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	聂仁灿	云南大学信息学院	46	337	11.0	16.0
2	周冬明	云南大学信息学院	59	440	12.0	18.0
3	金鑫	云南大学信息学院	18	49	4.0	6.0
4	贺康建	云南大学信息学院	7	37	4.0	6.0
5	王佺	云南大学信息学院	4	35	4.0	4.0
6	余介夫	云南大学信息学院	4	31	3.0	4.0