基于多尺度变换的PCNN和FOA图像融合

李美丽

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基于多尺度变换的PCNN和FOA图像融合

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为解决传统的图像融合算法融合质量不高的问题,提出一种采用果蝇优化算法(FOA)自适应地选取脉冲耦合神经网络(PCNN)的4个参数并将其与多尺度变换相结合的图像融合方法。首先利用4种多尺度变换对待融合图像进行分解,对得到的低频分量采用PCNN和FOA的融合规则进行处理,对高频分量采用绝对值最大的原则进行系数选择,最后通过逆变换得到融合后的图像。实验结果表明,与常用的融合规则对比,在主观效果上,本文融合规则能够更有效地保留源图像中的细节信息,提高融合图像的质量;在客观指标上,本文方法的融合图像在互信息(MI)、边缘保持度Q^(AB/F)、熵(entropy)、平均结构相似度(MSSIM)以及标准差(SD)等客观评价指标上更为优越。

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来源
《光电子．激光》 |2016年第7期|767-772|共6页
作者
李美丽;
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作者单位

西安石油大学理学院;

陕西西安710065;

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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; 多尺度变换; 脉冲耦合神经网络(PCNN); 果蝇优化算法(FOA);

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