脉冲耦合神经网络自适应图像融合算法研究

摘要：

作为一种新型的神经网络模型,脉冲耦合神经网络(PCNN)已经在众多领域得到了应用.针对现有脉冲耦合神经网络图像融合算法存在的不足,提出了一种新的自适应PCNN图像融合算法.提取原始待融合图像的互补特征作为PCNN的外部输入,并通过提取待融合图像的对比度特征自适应确定PCNN的链接强度参数;分析了传统PCNN获取最优图像融合结果的方法,探索性地将结构相似度引入到PCNN融合结果的评价中,为PCNN最优融合结果的获取提供了很好的借鉴作用.通过红外和可见光等图像的仿真实验结果表明,提出的融合算法是有效的.

关键词：图像融合、脉冲耦合神经网络、结构相似度、客观评价

所属期刊栏目：53

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61401366;教育部留学回国人员启动基金;航空科学基金20150153001

在线出版日期：2017-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：177-180