多方向独立小波耦合神经网络的图像融合算法

摘要：

针对当前图像融合算法因利用下采样分解导致信息冗余、融合图像对比度和清晰度不高等不足,提出基于非分离小波多方向分析NSWMDA(non-separable wavelet multi-directional analysis)与脉冲耦合神经网络PCNN (pulse coupled neural network)的图像融合算法.根据非分离小波变换和非下采样方向滤波器,设计多尺度NSWMDA机制,获取源图像的低频、高频子带;引入高斯-拉普拉斯算子,提取高频子带的高频信息,设计自适应PCNN融合准则,完成高频信息融合;基于高斯加权平均的低频融合规则,对低频子带完成融合;利用NSWMDA重构,输出融合图像.仿真结果表明,与当前图像融合算法相比,该算法的融合图像具有更优的交互信息、PSNR (peak signal to noise ratio),以及融合效率.

关键词：图像融合、非分离小波多方向分析、脉冲耦合神经网络、高斯拉普拉斯算子、频域融合规则、交互信息

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：2015年广西省高校重点科研基金项目KY2015Y13530;广西自然科学基金项目2014GXJSFAA019272

在线出版日期：2018-01-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3118-3124