一种新的多聚焦图像融合方法

• 作者: 朱莹 杨宇 王渊 荣传振 贾永兴
• 来源期刊: 军事通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 图像融合 脉冲耦合神经网络 改进的拉普拉斯能量和 链接强度
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 新技术介绍
• 页码范围: 72-77
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.16464/j.cnki.cn32-1289.2017.01.014

摘要

论文提出一种非下采样轮廓波变换(NSCT)域内基于自适应单位链接脉冲耦合神经网络(UL-PC-NN)的多聚焦图像融合方法.首先,利用NSCT对源图像进行多尺度和多方向分解;对于低频子带,利用一种基于边缘的图像融合方法;对于高频方向子带,采用局部邻域改进拉普拉斯能量作为UL-PCNN的外部激励,同时利用各子带图像改进的拉普拉斯能量和自适应调节UL-PCNN的链接强度,并选取具有较大点火幅度的系数作为融合图像的高频子带系数;最后,经逆NSCT变换重构融合图像.实验结果表明该方法无论在主观视觉还是客观评价标准上都要优于传统的基于多尺度分解的图像融合方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾永兴	解放军理工大学通信工程学院	33	103	6.0	9.0
2	荣传振	解放军理工大学通信工程学院	14	32	3.0	5.0
3	杨宇	解放军理工大学通信工程学院	19	45	4.0	6.0
4	朱莹	解放军理工大学通信工程学院	21	40	3.0	6.0
5	王渊	解放军理工大学通信工程学院	20	63	4.0	7.0