Curvelet域自适应脉冲耦合神经网络的图像融合方法

王昊鹏; 刘泽乾; 方兴; 张会勇; 王晶横

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Curvelet域自适应脉冲耦合神经网络的图像融合方法

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为解决传统图像融合准则不能充分利用图像全局特征的问题,将脉冲耦合神经网络(PCNN)模型用于Curvelet变换的图像融合中,提出了由表征子带图像局部特征的支撑值(SPV)作为刺激PCNN模型的外部激励输入,同时考虑Curvelet变换后低频子带信息与高频子带信息间的相关性,设定PCNN模型参数(连接强度和连接范围)随低频子带图像的特征自适应地变化,并且利用PCNN模型中各神经元的首次点火时间构造融合准则中的显著性度量。用PCNN模型模拟人眼视觉神经系统的生物特性,并利用其全局耦合特性对源图像进行智能地分析判断和融合处理,从而提高融合图像的整体效果。实验结果表明,由于PCNN具有全局耦合特性和脉冲同步特性,因此当它用来参与选取细节系数时,能够更好地利用子带图像的全局信息。

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来源
《光电子．激光》 |2016年第4期|429-436|共8页
作者
王昊鹏; 刘泽乾; 方兴; 张会勇; 王晶横;
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作者单位

海军航空工程学院武器系统与运用工程系;

山东烟台264000;

空军航空大学作战指挥系;

吉林长春130022;

空军航空大学基础训练基地;

吉林长春130022;

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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; Curvelet; 脉冲耦合神经网络(PCNN); 支撑值(SPV); 自适应;

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