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基于脉冲耦合神经网络的异源图像融合方法

Heterogeneous Image Fusion Method Based on Pulse Coupled Neural Network

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针对基于主成分分析与二代小波变换的图像融合算法中鲁棒性不高、融合图像质量较低的问题,提出了基于鲁棒性主成分分析与脉冲耦合神经网络的融合方法.所提出的算法将可见光与红外图像进行二代小波变换,转换为高频与低频信号,接着采用不同的融合策略针对低频和高频信号进行融合.针对低频信号,利用鲁棒性主成分分析法还原低秩矩阵并采用加权平均的融合策略进行融合;针对高频信号,将其送入至脉冲神耦合神经网络中进行融合得到融合后的小波系数.将融合后的小波系数进行逆变换,得到最终融合图像.实验结果表明,相比于基于主成分分析与二代小波变换的图像融合算法,利用所提出的出算法得到的融合图像中熵指标、空间频率指标、结构相似度指标和峰值信噪比指标均得到了不同程度的提升.因此,所提出的算法能够更好地提取目标信息,使融合图像中目标的轮廓边缘更加清晰,同时将提升小波分解出的高频信息利用PCNN进行融合,更加突出细节信息.

张宽、王鹏、范训礼、李晓艳、孙梦宇、乔梦雨

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西安工业大学电子信息工程学院,陕西西安710021

西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710127

西安工业大学光电工程学院,陕西西安710021

陕西航天技术应用研究院有限公司,陕西西安710100

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数字图像处理 红外 可见光 主成分分析法 脉冲耦合神经网络

国家自然科学基金重点项目国家自然科学基金陕西省科技厅重点研发计划项目西安市科技计划项目西安市未央区科技计划项目西安工业大学校长基金面上培育项目

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2021

10.19708/j.ckjs.2021.06.014

测控技术
中国航空工业集团公司北京长城航空测控技术研究所

测控技术

CSTPCD
影响因子：0.5
ISSN：1000-8829
年,卷(期)：2021.40(6)
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