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脉冲耦合神经网络(PNNN)型参数多,计算复杂,并且通常选取经验常数作为链接强度,这极大地限制了PCNN的普遍适用性.针对该问题,在分析PCNN模型基本特征的基础上,结合多聚焦图像的基本特点提出了一种基于PCNN的自适应多聚焦图像融合新方法.该方法在PCNN简化模型的基础上既将拉普拉斯能量作为PCNN对应神经元的链接强度β,又将其作为PCNN对应神经元的反馈输入经过PCNN点火从而获得每幅参与融合图像的点火映射图,最后通过选取适当的融合规则获得融合图像.实验结果表明了该方法的有效性,这种有效性不仅体现在视觉效果上,而且体现在客观评价标准上. 相似文献
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基于Shearlet与改进PCNN的图像融合 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种基于离散剪切波(shearlet)和改进的脉冲耦合神经网络(PCNN)进行图像融合的方法。首先,采用shearlet变换将已配准的两个源图像进行分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数,低频部分采用简单的加权平均法;高频部分,提出基于改进的拉普拉斯能量作为PCNN链接强度的算法。最后,进行shearlet反变换得到融合图像。仿真结果表明,本文的算法有更好的融合效果,并且所用时间也比非采样轮廓波(NSCT)少。 相似文献
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论文结合非下采样contourlet变换(NSCT)的平移不变性、多尺度、多方向特性和脉冲耦合神经网络(PCNN)的同步脉冲发放、捕获特性,提出在NSCT域中基于PCNN的图像融合框架。对于低频子带,利用改进拉普拉斯能量和作为特征激励PCNN;对于高频方向子带,采用改进的空间频率作为PCNN的外部激励;同时利用各子带图像的平均梯度自适应调节PCNN的链接强度,最后,选取具有较大点火次数的系数作为融合图像的系数,经逆NSCT变换重构融合图像。实验结果表明本文方法无论在主观视觉还是客观评价标准上都要优于传统的基于小波变换、contourlet变换、PCNN的图像融合方法。 相似文献
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为了进一步提高融合图像的对比度和清晰度,提 出一种基于RGF(Rolling Guidance Filter)和改进自适应Unit-Linking PCNN(Unit-Lin king Pulse Coupled Neural Net work)的红外与可见光图像融合方法。首先,源图像利用RGF和高斯滤波器进行多尺度分解。 然后,针对基础层通过计算其最大区域能量,提出了将最大区域能量与源图像相结合的融合 规则;针对细节层利用改进的自适应Unit-Linking PCNN进行处理,得到相应的神经元点火 频率图,计算每个像素点火频率图的边缘特征,并选择两者边缘特征较大的系数作为融合图 像系数。最后,利用多尺度重构融合图像。实验结果表明,本文融合算法能较好地突出图像 的目标信息,提供丰富的背景细节,在图像的清晰度和人眼视觉效果方面取得较好的融合效 果。 相似文献
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基于改进PCNN的压缩感知域图像融合 总被引:1,自引:0,他引:1
() ()基金项目:。摘要:提出了一种压缩感知域基于改进PCNN的图像融合算法。根据压缩采样得到待融合图像的压缩观测值,建立改进PCNN模型,即利用压缩观测值的物理意义对PCNN中连接系数,加权矩阵和特征参数进行自适应设定。并将压缩观测值作为改进PCNN神经元输入获取点火映射图作为融合算子,对源图像观测值融合后进行重构得到融合图像。实验结果表明,该算法克服现有压缩感知图像融合算法细节丢失的缺陷,主客观评价优于现有压缩感知图像融合算法。 相似文献
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Texture analysis-based multi-focus image fusion using a modified Pulse-Coupled Neural Network (PCNN)
Multi-focus image fusion is an effective method of information fusion that can take a series of source images and obtain a fused image where everything is in focus. In this paper, a multi-focus image fusion method based on image texture that adopts a modified Pulse-Coupled Neural Network (PCNN) approach is proposed. First, the texture of an image is obtained by means of image cartoon and texture decomposition. An ignition image is then acquired by inputting the image textures into a modified PCNN. Ignition images are compared to each other to obtain an initial decision map. A small object detection and bilateral filter is then applied to the initial decision map to reduce noise and enable smoother processing. Finally, the source images and decision map are used to produce the fused image. Experimental results demonstrate that the proposed method effectively preserves the source images information while delivering good image fusion performance. 相似文献
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该文提出了基于超像素级卷积神经网络(sp-CNN)的多聚焦图像融合算法。该方法首先对源图像进行多尺度超像素分割,将获取的超像素输入sp-CNN,并对输出的初始分类映射图进行连通域操作得到初始决策图;然后根据多幅初始决策图的异同获得不确定区域,并利用空间频率对其再分类,得到阶段决策图;最后利用形态学对阶段决策图进行后处理,并根据所得的最终决策图融合图像。该文算法直接利用超像素分割块进行图像融合,其相较以往利用重叠块的融合算法可达到降低时间复杂度的目的,同时可获得较好的融合效果。 相似文献
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提出了一种新的自适应图像增强融合算法,算法将输入图像分解为反映图像平均照度特征的低频分量和反映图像对比度特征的高频分量图像,基于局部灰度方差增强因子和非线性投影变换因子进行自适应图像增强处理,基于局部能量、局部归一化互相关融合测度和加权融合算子对增强后的图像进行特征提取和重构,得到融合图像.有效地将输入图像细节特征传递组合到融合图像中. 相似文献
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