一种基于PCNN的多聚焦图像融合改进算法

摘要：

为提高图像融合质量和融合效率,提出一种基于脉冲耦合神经网络的多聚焦图像融合改进算法.对待融合的源图像作分块处理,选取合理的图像质量评价指标,计算每个分块的指标值,归一化后相减得到指标差值.把指标差值作为外部刺激输入到PCNN模型中,得到脉冲输出结果.用脉冲输出与给定的阈值作比较,若输出脉冲超过阈值则选择指标值大的源图像块作为融合图像块,否则取指标值小的源图像块.选取互信息、交叉熵、均方根误差、峰值信噪比、结构相似度以及相关系数6个客观质量评价指标进行评价,实验结果表明,该算法可获得较好的图像融合效果.

关键词：脉冲耦合神经网络、图像融合、融合质量、融合效率、外部刺激

所属期刊栏目：38

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目609730944;江西省自然科学基金资助项目20114BAB201022

在线出版日期：2013-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：220-224