10.3969/j.issn.1007-757X.2022.06.015
基于剪切波变换和脉冲耦合神经网络的图像融合方法
为了有效提升多源图像融合质量,提出了应用剪切波变换和脉冲耦合神经网络的图像融合方法.利用有限离散剪切波变换将图像分解为高频和低频子带,并采用小波变换二次分解低频子带;选取脉冲耦合神经网络的高频分量融合规则获取高频子带系数;利用剪切波逆变换融合多源图像高频与低频子带系数,得到最终融合图像.实验结果表明,所提出的方法融合后图像具有较优的互信息量、信息熵、加权融合质量指数、边缘信息传递量,融合后图像包含较多的细节信息,改善了图像质量.
剪切波变换、脉冲耦合、神经网络、图像融合
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TP391(计算技术、计算机技术)
北京自然科学基金项目BJ20189022
2022-08-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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47-49,53