基于NSST和自适应PCNN的图像融合算法

针对红外和可见光图像的特点,本文提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和自适应的脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的红外与可见光图像融合的新算法。对经过NSST变换后的低频子带系数采用带高斯权重分布矩阵的局域方差和方差匹配度相结合的融合规则,对高频子带系数采用一种改进的空间频率作为PCNN输入,且采用改进的拉普拉斯能量和作为PCNN的链接强度,利用PCNN全局耦合性和脉冲同步性选择高频子带系数,最后经NSST逆变换后得到融合结果。实验结果表明,本文提出的算法与传统的图像融合算法相比不仅在主观视觉上取得较好的效果,而且在客观标准上也有了一定的提高。     

基于NSST和改进PCNN的医学图像融合

为了解决单一模态医学图像的局限性,提出了一种 基于非下采样剪切波变换(NSST)和改进型脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的多模态医学图 像融合方法。首先,利用NSST对源图像进行多尺度、多方向分解,得到 低频子带系数和高频子带系数;其 次,低频子带系数由区域能量和方差求取区域特征,采用基于区域特征加权的方式进行融合 ;高频内层子 带系数先通过PCNN求出区域点火特性,再与平均梯度加权的方式进行选择,高频外层子 带系数采用区 域绝对值取大的融合规则;最后,通过逆NSST重构图像。实验结果表明:与常用融合 规则对比,在 主观效果上,本文的融合图像可以保留源图像的边缘信息,得到更好的视觉效果;在客观指 标上,本文方法 融合得到的图像在互信息(MI)、边缘评价因子(QAB/F)和 结构相似度(SSIM)等客观评价指标上取得更好的效果。     

基于NSST与改进PCNN的红外与可见光图像融合方法

针对目标红外图像与可见光图像信息优势互补的需 求,引入改进的脉冲耦合神经网络,提出一种新颖的基于非下采样 剪切波变换的红外与可见光图像融合算法。首先选取非下采样剪切波变换将图像进行分解, 获得高低频分量;其次低频分量的 融合是利用改进空间频率作用脉冲耦合神经网络输入激励,且其链接强度由表征图像信息的 平均梯度自适应调整;而高频分量 处理方法是利用局部平均梯度与区域方差自适应加权融合;最后,对分别处理后的低高频分 量经过非下采样剪切波变换可逆变 换获取融合图像。实验结果表明,该算法可以有效综合图像的优势信息,融合结果在主观与 客观评价上比经典算法更好。     

基于NSST域混合滤波与改进边缘检测PCNN的医学图像融合

针对传统医学图像融合中存在细节模糊、能量保存不完整、运行时间长等问题,提出一种基于非下采样剪切波(non-subsampled shearlet transform, NSST)域混合滤波与改进边缘检测脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)的医学图像融合方法。首先,利用YUV模型进行颜色空间转换分离出亮度通道Y,接着利用混合滤波分别对源核磁共振(magnetic resonance imaging, MRI)图像和亮度通道的灰度图像进行不同程度的增强。其次,采用NSST对增强后的MRI和亮度通道的灰度图像进行分解,得到高低频子带。低频子带使用修正的拉普拉斯能量和(weighted sum of eight-neighborhood-based modified Laplacian,WSEML)与局部区域能量加权和(weight local energy,WLE)的融合策略,高频子带采用改进边缘检测PCNN的融合策略。最后,经NSST逆变换得到融合图像。通过与其他6种融合方法对比,本文方法可以有效提高图像融合过程中的细节提取和能量保存,且...     

NSST域内结合UDWT与PCNN医学图像融合算法

为了进一步突出医学融合图像的细节信息,提升 清晰度,本文提出NSST域内结合UDWT与PCNN医学图 像融合算法。首先,将两幅源图像分别通过NSST 进行分解,获得相应的低频和高频子带。 在低频融合规则中, 采用UDWT将低频子带进一步分解为能量子带与细节子带,进一步利用PCNN融合这两幅源图 像对应的低频能量 子带;利用区域能量和融合这两幅源图像的低频细节子带,再应用逆UDWT融合低频细节子 带和能量子带。其次, 在高频融合规则中,采取UDWT分别将A和B两幅源图像对应的高频子带进一步分解为高频 能量子带与高频细节 子带,再根据拉普拉斯能量和与区域能量和的组合,获取融合后的高频子带。最后,利用逆 NSST获取融合图像。 实验证明,本文提出的算法与现有主流算法相比,实验结果在视觉效果和客观指标方面均具 有较大优势。     

基于人眼视觉特性与自适应PCNN的医学图像融合算法

针对多尺度变换的图像特征,提出了一种基于人眼 视觉特性与自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的医学图像融合新方法。首先,对经配准的源图 像进行非下采样Contourlet变换(NSCT), 得到低频、高频子带系数;然后,考虑到低频子带系数中保留了绝大部分源图像能量和图像 轮廓特征,提出 区域能量(RE)和梯度奇异值度量(GSVM)相结合的方法;考虑到图像全局特 征,将PCNN用于高频子带系数中,提出区域视觉对比度(SLVC )模拟人眼视觉特性作为PCNN的 外部刺激输入,设定PCNN的链接强度随视觉对比敏感度(VCS) 自适应变化,同时考虑到PCNN的迭 代次数,利用Sigmoid函数计算其点火输出幅值的显著性度量;最后,对获得的融合系数进 行逆NSCT得到融合图像。通过实验对比分析表明,本文算法不仅可以保留源图像信息的同时 ,还得到较好的客观评价指标和视觉效果。     

基于RDU-PCNN和NSST的红外和可见图像融合算法

针对可见光和红外图像的融合容易出现块状噪声 、边缘有振铃现象等不足,提出了一种基于区 域双通道脉冲耦合神经网络(RDU-PCNN)和非下采样剪切波变换(NSST)的红外和见光图像融 合算法。首先 对待融合的可见光和红外图像进行NSST分解得到低频系数和高频方向系数,低频系数采用R DU-PCNN的 规则融合,高频方向系数采用离散余弦变换(DCT)的融合规则,对融合后的系数进行逆NSST ,从而得到融合后 的图像。仿真结果表明,与其他5种目前流行或者较为先进的算法相比,本文的算法在视觉 和客观评价指标上优于其他算法。     

基于NSCT与DWT的PCNN医学图像融合

针对医学图像融合过程中出现的细节损失严重、视觉效果不佳问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与离散小波变换(DWT)的脉冲耦合神经网络(PCNN)医学图像融合算法.首先,利用NSCT处理医学源图像,得到相应的低频和高频子带,并利用DWT对得到的低频子带进行处理.然后,利用PCNN对低频子带进行融合,将平均梯度和改进型拉普拉斯能量和作为PCNN的输入项,将信息熵与匹配度结合实现对高频子的融合.最后,利用多尺度逆变换将低频子带和高频子带图像进行融合.实验结果表明,所提方法能够有效提升融合图像的对比度并保留源图像的细节信息,在主观和客观评价上均有优良的性能表现.     

基于区域方向的NSCT与PCNN图像融合算法

针对NSCT移不变形、多尺度性和多方向性等特点,结合脉冲耦合神经网络,量融合规则,高频系数则采用PCNN融合规则。最终对融合后的系数经NSCT 逆变换得到了融合图像。实验结果表明,该方法更好地保留了原图像中的有用信息,并提高了融合图像质量。     

一种新的基于双层PCNN的自适应图像分割算法

提出一种新的基于双层脉冲耦合神经网络（PCNN）的自适应图像分割算法。双层PCNN的前级以简化PCNN模型为基础,获得区域生长的种子;后级采用区域生长机制,征募区域内灰度相似像素,完成前级种子的生长。新算法PCNN的关键参数可自适应更新,避免了传统PCNN参数设置难的问题;区域生长机制强化了PCNN的区域特性。实验结果...     

基于PCNN和BWT的图像融合算法

提出了一种新型图像融合算法.首先,对待融合的两幅图像进行双正交小波分解得到两组多尺度图像;接着,取其中任意一组作为主PCNN的输入、另一组相应的图像作为从PCNN的输入,在每次迭代时,经并行PCNN点火后,得到一系列多尺度融合图像;然后,对它们进行双正交小波重构得到每次迭代的融合结果,并计算每次迭代结果的信息熵,取信息熵值最大的融合图像作为最终结果.大量的实验以及与其他融合算法的比较分析,表明了本文算法的有效性和优越性.     

基于LatLRR和PCNN的红外与可见光融合算法

针对光谱差异较大的红外与可见光图像，本文提出一种基于潜在低秩表示（LatLRR）和脉冲式耦合神经网络（PCNN）的多尺度融合模型。首先，该算法利用非下采样剪切波变换（NSST）获取图像的低频与高频分量。鉴于图像的低频分量决定最终的融合效果，采用LatLRR算法挖掘源图像内在的显著特征对低频分量自适应加权融合。除此外，针对决定融合图像细节的高频分量，则利用双通道PCNN模型作为它的融合规则。其中平均梯度算子（AVG）和方向梯度和算子（SDG）分别作为PCNN的外界刺激与链接强度，它们能更好地表征图像的纹理特性。通过上述全新的融合规则，可将包含在红外图像内部的显著性特征与可见光图像的梯度特征完美结合，从而获取具有优良视觉效果的融合图像。本文采用3种不同的场景来测试所提方法的融合性能，与其他典型融合方法相比，本文提出的算法具有更佳的视觉效果，同时客观评价参数值增加约2%~5%。     

一种改进的SAR与可见光图像融合算法

针对现有SAR与可见光遥感影像融合算法的计算复杂度较高,细节信息保留较差等问题,提出了一种NSST-IHS结合自适应PCNN改进的融合算法。该方法先利用IHS 变换提取可见光图像的亮度分量I,并将得到的亮度分量I与SAR图像分别进行NSST变换;然后,针对低频子带分量采用方向信息即空间频率和平均梯度自适应调整PCNN的外部刺激与链接强度;高频子带分量上运用改进的拉普拉斯能量和(SML)的融合规则;最后,运用逆 NSST变换和逆IHS变换得到最终融合图像。实验表明,本文算法所得融合图像比传统算法在视觉效果方面提升明显,光谱信息及线性结构特征得到更多保留、各类评价指标上比传统算法要更好。     

基于人工鱼群优化的自适应脉冲耦合神经网络图像融合

针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)图像融合算法中 最优融合结果无法自适应确定及神经元参数取固定常 数所造成的同步脉冲周期无法随图像特征改变的不足,提出了一种基于人工鱼群寻优的自适 应双通道 PCNN图像融合算法。利用合成空间雷达(SAR)图像的辐射分辨率和可见光图像的清晰度分别 作为双通道PCNN 对应神经元的链接强度值,PCNN的信号衰减常数、阈值放大系数和水平调节因子3个参数 采用人工鱼群 寻优,目标函数由互信息(MI)和结构相似度(SSIM)两种图像质量 评价指标构建,最终获得近似最优的融合图像。实验 结果表明,本文算法图像融合结果优于传统拉普拉斯变换、离散小波变换和参数取固定值的 PCNN图像融合算法及其一些改进算法。