基于双树复Shearlet变换与改进PCNN的图像融合算法

魏志军; 周肖树

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基于双树复Shearlet变换与改进PCNN的图像融合算法

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为了克服双树复小波变换（dual tree complex wavelet transform,DTCWT）在图像融合中对方向选择性较差,难以很好地反映源图像的细节信息等不足,提出了一种新的双树复剪切波变换（dual-tree complex shearlet transform,DTCST）与自适应双通道脉冲耦合神经网络（adaptive dual-channel pulse coupled neural network,ADCPCNN）的图像融合方案。首先,利用形态学对源图像处理,对图像进行增强。再利用DTCST方法对增强图像完成分解,获得相应的低频、高频系数。然后,对于低频系数,定义了一种新的基于稀疏表示（sparse representation,SR）的融合规则。对于高频系数,利用边缘能量作为ADCPCNN外部输入,定义了一种ADCPCNN融合规则。最后,基于逆DTCST机制,输出融合图像。实验表明,与当前常用的图像融合方法比较,算法具有更高的融合视觉质量,所输出的图像更加清晰,较好保持了源图像的细节与纹理。

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来源
《电子测量与仪器学报》 |2018年第6期|79-86|共8页
作者
魏志军; 周肖树;
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作者单位

北京理工大学珠海学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
图像融合; 双树复小波变换; 自适应PCNN; 稀疏表示; 边缘能量;

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