基于改进LP变换及自适应PCNN的多聚焦图像融合方法
提出一种抗噪声多聚焦图像融合方法.首先,采用改进拉普拉斯金字塔(LP)变换构造图像的塔形数据结构.每层数据经脉冲耦合神经网络(PCNN)迭代运算生成相应的点火次数矩阵;然后,以此为依据经判决算子完成数据融合;最后,采用伪逆重构算法生成融合图像.实验结果表明,所提出的方法具有抗加性噪声及JPEG压缩系统噪声的能力,融合图像的客观评价指标较高,且能有效减弱原LP算法融合图像边缘的"Gibss"伪影现象.
图像融合、拉普拉斯金字塔变换、脉冲耦合神经网络、抗噪声性能
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TN911.73
国家自然科学基金项目61105066,61003196;中央高校基本科研业务费专项K50510040007
2012-07-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
703-707,712