基于自适应PCNN模型的四元数小波域图像融合算法

基金项目: 安徽省质量工程《智慧课堂试点项目》(2017zhkt247)%安徽省高等学校自然科学研究重点项目(KJ2016A310)%安徽新华学院《概率论与数理统计A》教改课程项目(2015jgkcx11)

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Method for Image Fusion Algorithm Based on Adaptive PCNN Model Parameters in Quaternion Wavelet Domain

摘要: 针对红外和可见光图像的自身特点,本文提出一种基于四元数小波变换(QWT)和自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)模型相结合的红外图像与可见光图像融合的新算法.首先将红外图像与可见光图像分别进行四元数小波变换,分别得到低频子带和高频子带系数;其次,采用局部区域方差匹配的融合准则处理低频子带系数,并用自适应的PCNN模型处理高频子带系数,用一种改进的空间频率作为PCNN模型的刺激输入,且采用拉普拉斯算子调节PCNN模型的阈值;最后经过四元数小波逆变换实现图像的融合.将本文提出的新算法与经典的图像融合算法进行对比分析,实验结果说明,新方法取得了较好地视觉改进效果,并在客观标准上也达到一定的提高.
- 图像融合 /
- 四元数小波变换 /
- 局部区域方差匹配 /
- 脉冲耦合神经网络 /
- 空间频率 /
- 拉普拉斯算子

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