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)

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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.
- 双树复小波 /
- 低频域 /
- 高频域 /
- 红外图像 /
- 可见光图像

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