基于简化脉冲耦合神经网络与拉普拉斯金字塔分解的彩色图像融合

贺康建; 金鑫; 聂仁灿; 周冬明; 王佺; 余介夫

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基于简化脉冲耦合神经网络与拉普拉斯金字塔分解的彩色图像融合

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针对图像空间分辨率低及分类精度不高等问题,提出一种基于简化脉冲耦合神经网络(S-PCNN)与拉普拉斯金字塔分解算法的彩色图像融合算法。首先,把RGB图像转换到HSI彩色空间中得到H、S、I三个分量,将H分量输入到S-PCNN模型中,利用S-PCNN对H分量进行特征区域聚类后,基于脉冲震荡频图和局部熵实现各源图像的H分量融合;然后采用拉普拉斯金字塔对S、I分量进行分辨率分解,根据不同融合策略对不同拉普拉斯金字塔图层中的S、I分量进行融合。最后,对融合后的H、S、I分量进行彩色空间逆变换,得到最终的RGB图像。实验结果表明,该融合算法在清晰度、空间频率、标准差方面优于传统的主成分分析(PCA)、脉冲耦合神经网络(PCNN)等算法,能很好地保留源图像的细节、纹理和主要特征信息,有效地提高了图像的融合效果。

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来源
《计算机应用》 |2016年第a01期|133-137|共5页
作者
贺康建; 金鑫; 聂仁灿; 周冬明; 王佺; 余介夫;
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作者单位

云南大学信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像处理方法;
关键词
图像融合; 彩色图像; 简化脉冲耦合神经网络; 拉普拉斯金字塔分解; 彩色空间变换;

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