基于改进神经网络的图像融合技术

• 作者: 黄珍 潘颖 苑毅
• 来源期刊: 机电工程技术
• 关键词: 改进神经网络 融合算法 图像边缘清晰度 图像融合技术
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 研究与开发|Research and Development
• 页码范围: 161-163
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-9492.2021.07.044

摘要

传统图像融合技术存在融合后图像边缘清晰度低的问题,为此,引入改进神经网络,提出一种图像融合技术的设计方法.通过分析改进神经网络的理论概述,提出基于改进神经网络构建脉冲融合数学模型的方式,对图像融合中的行为进行数学描述与约束.同时,根据每个神经元在网络中的不同状态,制定图像融合行为实施规则,对其附近区域内的神经元信息进行捕获即可.以此根据随机分布概率,对图像中噪声的分布进行定义,在完成边缘去除处理的基础上,实现对图像融合技术的研究.设计对比实验,证明提出的融合技术在对多组图像融合组进行融合后,图像边缘清晰程度明显高于传统融合技术,图像并未出现失真现象.