计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE
2014年
7期
233-236
,共4页
图像融合%脉冲耦合神经网络%波原子变换%拉普拉斯能量%点火映射图
圖像融閤%脈遲耦閤神經網絡%波原子變換%拉普拉斯能量%點火映射圖
도상융합%맥충우합신경망락%파원자변환%랍보랍사능량%점화영사도
Image fusion%Pulse coupled neural network (PCNN)%Wave atoms transform%Energy of Laplace(EOL)%Fire mapping image
针对同一场景多聚焦图像的融合问题,提出一种基于波原子变换和脉冲耦合神经网络PCNN(Pulse Coupled Neural Net-work)的图像融合算法.首先将待融合图像分别进行波原子变换;其次使用多通道PCNN模型对子带图像进行非线性融合;最后对融合处理的系数进行波原子逆变换得到融合图像.仿真实验结果显示该算法能有效地提取待融合图像的特征信息,在主观视觉效果与客观性能指标上均优于传统图像融合方法.
針對同一場景多聚焦圖像的融閤問題,提齣一種基于波原子變換和脈遲耦閤神經網絡PCNN(Pulse Coupled Neural Net-work)的圖像融閤算法.首先將待融閤圖像分彆進行波原子變換;其次使用多通道PCNN模型對子帶圖像進行非線性融閤;最後對融閤處理的繫數進行波原子逆變換得到融閤圖像.倣真實驗結果顯示該算法能有效地提取待融閤圖像的特徵信息,在主觀視覺效果與客觀性能指標上均優于傳統圖像融閤方法.
침대동일장경다취초도상적융합문제,제출일충기우파원자변환화맥충우합신경망락PCNN(Pulse Coupled Neural Net-work)적도상융합산법.수선장대융합도상분별진행파원자변환;기차사용다통도PCNN모형대자대도상진행비선성융합;최후대융합처리적계수진행파원자역변환득도융합도상.방진실험결과현시해산법능유효지제취대융합도상적특정신식,재주관시각효과여객관성능지표상균우우전통도상융합방법.
