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基于奇异值分解的PCNN红外与可见光图像融合

陈广秋 , 高印寒 , 段锦 , 韩泽宇 , 才华

液晶与显示 doi:10.3788/YJYXS20153001.0126

为了提升红外与可见光图像融合精度,提出了一种基于局部区域奇异值分解的自适应PCNN红外与可见光图像融合算法.利用局部区域奇异值构造局部结构信息因子,作为PCNN对应神经元的链接强度.经过PCNN点火处理,获得源图像的点火映射图,通过比较选择算子,选择源图像中明显特征部分生成融合图像.采用多组红外与可见光图像进行融合实验,并对融合结果进行客观评价.实验结果表明本文提出的算法在主观和客观评价上均优于已有文献的一些典型融合算法,可获得更好的融合效果.

关键词: 图像融合 , 奇异值分解 , 局部结构信息因子 , 点火映射图 , 链接强度

局部化NSST与PCNN相结合的图像融合

陈广秋 , 高印寒 , 才华 , 刘广文 , 段云鹏

液晶与显示 doi:10.3788/YJYXS20153004.0701

为了提升多模态图像融合精度,提出了一种局部化非下抽样剪切波变换与脉冲耦合神经网络相结合的图像融合方法.首先,利用局部化非下抽样剪切波对源图像进行多尺度、多方向分解;然后,在分解后的各子带图像中,利用局部区域奇异值构造的局部结构信息因子作为PCNN神经元链接强度.经过脉冲耦合神经网络点火处理,获取子带图像的点火映射图,通过判决选择算子,选择各子带图像中的明显特征部分生成子带融合图像;最后,应用局部化非下抽样剪切波逆变换重构图像.选用多组不同模态的图像进行实验,并对实验结果进行了客观评价.实验结果表明,本文提出的融合方法在主观和客观评价上均优于一些典型融合方法,可获得更好的融合效果.

关键词: 图像处理 , 局部化非下抽样剪切波 , 平移不变性 , 脉冲耦合神经网络 , 链接强度

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