基于NSCT-PCNN的多聚焦红外图像融合

• 作者: 岳静静 李茂忠 罗永芳 胡志宇 陈骥
• 来源期刊: 红外技术
• 学科: 工学
• 关键词: 红外图像 多聚焦图像融合 脉冲耦合神经网络 非下采样轮廓波变换
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 图像处理与仿真
• 页码范围: 798-806
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 4018字
• 语种: 中文

摘要

由于红外镜头景深的限制,为获得场景中所有区域都聚焦清晰的图像,提出一种在非下采样轮廓波变换(NSCT)域结合改进的脉冲耦合神经网络(PCNN)的多聚焦红外图像的融合算法.首先通过NSCT将图像分解为不同尺度和方向的子带;低频子带图像利用基于一致性验证的特征选择规则进行融合;对于高频子带,采用改进的空域频率激励PCNN模型,选择点火时间最大的系数进行融合;最后通过NSCT反变换得到融合图像.通过多组同一场景不同聚焦位置下的红外图像融合实验,结果分析表明该算法能从源图像中获得更多的信息,更好地保留源图像的边缘信息,融合效果优于相关算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李茂忠		7	25	3.0	5.0
2	陈骥		14	33	3.0	5.0
3	罗永芳		6	8	1.0	2.0