基于简化脉冲耦合神经网络的图像融合实验

史敏红; 李树文

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基于简化脉冲耦合神经网络的图像融合实验

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将基于NSST域的简化脉冲耦合神经网络(Simplified Pulse Coupled Neural Network,SPCNN)模型应用到图像融合中.文章选取一组医学图像(CT和MRI)和一组遥感图像(可见光和红外),分别采用SPCNN算法和传统算法进行图像融合对比实验.实验结果表明,SPCNN算法在主观视觉方面得到较好的效果,还提高了算法运行速率,保留了更多的图像细节信息.

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来源
《计算机时代》 |2021年第11期|63-6467|共3页
作者
史敏红; 李树文;
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作者单位

山西工程职业学院山西太原 030032;

山西工程职业学院山西太原 030032;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
NSST变换; 脉冲耦合神经网络; 图像融合; 人工智能;

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