基于NSCT-PCNN的多聚焦红外图像融合

基金项目: 云南省科技厅省院省校科技合作专项(2014IB007)

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Multi-focus Infrared Image Fusion Based on Pulse Coupled Neural Networks in a Nonsubsampled Contourlet Transform Domain

摘要: 由于红外镜头景深的限制,为获得场景中所有区域都聚焦清晰的图像,提出一种在非下采样轮廓波变换(NSCT)域结合改进的脉冲耦合神经网络(PCNN)的多聚焦红外图像的融合算法.首先通过NSCT将图像分解为不同尺度和方向的子带;低频子带图像利用基于一致性验证的特征选择规则进行融合;对于高频子带,采用改进的空域频率激励PCNN模型,选择点火时间最大的系数进行融合;最后通过NSCT反变换得到融合图像.通过多组同一场景不同聚焦位置下的红外图像融合实验,结果分析表明该算法能从源图像中获得更多的信息,更好地保留源图像的边缘信息,融合效果优于相关算法.
- 红外图像 /
- 多聚焦图像融合 /
- 脉冲耦合神经网络 /
- 非下采样轮廓波变换

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