基于FDST和双通道PCNN的红外与可见光图像融合

戴进墩; 刘亚东; 毛先胤; 盛戈皞; 江秀臣

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基于FDST和双通道PCNN的红外与可见光图像融合

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为提高融合图像的细节表现力和信息冗余度,针对红外与可见光图像,提出一种基于有限离散剪切波变换（FDST）和双通道脉冲耦合神经网络（PCNN）的图像融合方法。首先,利用FDST分解红外与可见光图像得到各自的高低频子带系数;再对高低频子带系数分别采用不同链接强度的改进的空间频率激励的双通道PCNN进行融合;最后,通过FDST反变换得到融合图像。实验结果表明该算法能够有效增强图像清晰度和整体视觉效果,融合效果跟其他融合方法相比,在互信息、边缘信息传递量、标准差多个客观评价指标上具有明显提高。

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来源
《红外与激光技术》 |2019年第2期|67-74|共8页
作者
戴进墩; 刘亚东; 毛先胤; 盛戈皞; 江秀臣;
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作者单位

1. 上海交通大学电气工程系 2. 贵州电网电力科学研究院;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
图像融合; 红外与可见光; FDST变换; 双通道PCNN; 链接强度;

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