基于双树复小波变换的自适应PCNN图像融合算法

杜进楷, 陈世国

杜进楷, 陈世国. 基于双树复小波变换的自适应PCNN图像融合算法[J]. 红外技术, 2018, 40(10): 1002-1007.
引用本文: 杜进楷, 陈世国. 基于双树复小波变换的自适应PCNN图像融合算法[J]. 红外技术, 2018, 40(10): 1002-1007.
DU Jinkai, CHEN Shiguo. Adaptive PCNN Image Fusion Algorithm Based on Double Tree Complex Wavelet Transform[J]. Infrared Technology , 2018, 40(10): 1002-1007.
Citation: DU Jinkai, CHEN Shiguo. Adaptive PCNN Image Fusion Algorithm Based on Double Tree Complex Wavelet Transform[J]. Infrared Technology , 2018, 40(10): 1002-1007.

基于双树复小波变换的自适应PCNN图像融合算法

基金项目: 贵州省自然科学基金(11904/0502210Y0012)
详细信息
  • 中图分类号: TP302

Adaptive PCNN Image Fusion Algorithm Based on Double Tree Complex Wavelet Transform

  • 摘要: 本文针对传统离散小波变换(DWT)在图像融合中细节丢失的问题,提出了一种基于双树复小波变换(DT-CWT)的低频域区域能量取大和高频域自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)图像融合算法(简称DC-SA-PCNN).实验结果显示,采用同样的融合规则,DT-CWT融合图像的互信息量MI、边缘保持度QAB/F、融合积MQ=MI×QAB/F均高于DWT融合图像,基于自适应PCNN算法获得的融合图像具有更优的MI、QAB/F、MQ指标.结果表明,DC-SA-PCNN算法有效地综合了红外图像和可见光图像中的信息,融合图像更加全面地携带了源图像中的有效信息特征.
  • 期刊类型引用(3)

    1. 骆焦煌,宋长龙. 基于改进CNN算法的视觉图像目标跟踪研究. 吉林大学学报(信息科学版). 2023(01): 165-173 . 百度学术
    2. 左岑,杨秀杰,张捷,王璇. 基于轻量级金字塔密集残差网络的红外图像超分辨增强. 红外技术. 2021(03): 251-257 . 本站查看
    3. 赵蔷,谢鹏. 基于多视角特征协同融合的红外导引头目标追踪算法. 重庆邮电大学学报(自然科学版). 2020(04): 639-647 . 百度学术

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    2024年6月6日