改进的PCNN模型在多光谱与全色图像融合中的应用研究

摘要：

介绍了PCNN模型原理，提出了基于双通道自适应的PCNN多光谱与全色图像融合算法。该算法首先将RGB空间的多光谱图像转换为HSV彩色空间，然后将HSV彩色空间中的非彩色通道（V通道）的灰度像素值和全色图像的像素灰度值分别作为PCNN-1及PCNN-2的神经元输入，利用方向性信息作为自适应链接强度系数，对非彩色通道图像和全色图像进行自适应分解，再将点火时间序列送入判决因子得到新的非彩色通道图像，最后将原多光谱图像的H通道分量、S通道分量及新的V通道分量经HSV空间逆变换获得最终的融合图像。实验结果表明，该算法不仅解决了链接强度系数自动设置的问题，而且充分考虑到图像边缘和方向特征的影响，无论在主观视觉效果，还是客观评价标准上均优于IHS、PCA、小波融合等其他图像融合算法，同时降低了计算复杂度。

关键词：遥感图像、图像融合、PCNN模型、HSV彩色空间

分类号：TN911.73-34

资助基金：国家自然科学基金41174164

在线出版日期：2014-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：55-60