基于PCNN与区域特征的红外与可见光图像融合

• 作者: 刘砚菊 宋建辉 甘晶
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 脉冲耦合神经网络(PCNN) 区域特征 图像融合 非下采样Contourlet变换(NSCT) 红外与可见光
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 186-190
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4894字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1405-0198

摘要

针对红外图像与可见光图像融合中容易产生红外目标不明显、对比度不高的问题,提出了一种新的融合算法.该算法创新地将PCNN与区域特征应用到NSCT域内低频和带通子带系数的选择上.通过NSCT分解得到待融合图像的子带系数.运用PCNN对分解后的子带系数进行处理,得到子带系数的点火映射图.低频子带点火映射图采取基于区域标准差的方法选取融合系数.带通子带点火映射图采取基于区域能量的方法选取融合系数.融合图像通过NSCT逆变换可以得到.仿真实验表明与其他算法相比,该算法能够得到红外目标突出、质量更好的融合图像,图像客观评价指标提升明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘砚菊	沈阳理工大学信息科学与工程学院	31	176	8.0	12.0
2	宋建辉	沈阳理工大学信息科学与工程学院	33	151	7.0	10.0
3	甘晶	沈阳理工大学信息科学与工程学院	1	9	1.0	1.0