基于小波变换的自适应脉冲耦合神经网络图像融合

针对同一场景多聚焦图像的融合问题,提出了一种基于小波变换的自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）图像融合方法。首先,对源图像进行小波分解,得到不同尺度下的子带图像;然后,在小波域中利用PCNN的同步脉冲激发特性,制定基于PCNN的融合规则;使用不同尺度下的小波系数的拉普拉斯能量（EOL）作为对应神经元的链接强度,经过PCNN点火得到源图像在小波域中的点火映射图;通过判决选择算子,选择点火次数多的小波系数作为对应的融合系数,然后进行区域一致性检验,获到最终的融合系数;最后,对融合后的系数进行小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法更有效地提取原始图像的特征信息,提高融合图像的视觉效果,在主观视觉效果与客观性能指标上均优于传统的图像融合方法。     

自适应PCNN的形态小波多聚焦图像融合方法

为了解决传统形态小波图像融合方法在重构尺度信号时发生了位置错误和重构细节信号时发生了灰度值下溢的不足,提出一种有效的基于自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）的形态小波多聚焦图像融合方法。通过形态小波对已配准的源图像进行分解;提出一种自适应的PCNN,用分解系数的改进拉普拉斯能量和（SML）作为PCNN对应神经元的反馈输入,用图像的清晰度作为对应神经元的连接强度,经过PCNN点火获得参与融合系数的点火映射图,通过判决选择算子指导系数的融合;经过形态小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合图像具有良好的视觉效果及较高客观评价指标。     

混合多尺度分析和改进PCNN相结合的图像融合方法

为了更好地融合全色图像中的空间细节信息和多光谱图像中的光谱信息,提出一种基于混合多尺度分析和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的多光谱与全色图像融合方法.首先对全色图像和多光谱图像进行非下采样剪切波变换(NSST),并结合不同多尺度分析方法的互补特性,利用平稳小波变换(SWT)对低频分量部分进行二次分解,在混合多尺度域进行系数融合及SWT逆变换;然后采用基于PCNN的融合规则对高频分量部分进行融合;最后对融合后的高低频系数进行NSST逆变换,得到融合图像.在2组卫星拍摄的多光谱和全色图像上的实验结果表明,在主观视觉与客观评价指标的总体效果上,该方法优于其他8种经典以及流行方法.     

基于小波变换的多源图像数据融合与边缘检测方法

提出基于小波变换的多源图像数据融合和边缘检测的方法,对多源图像进行分解,将高频区域中的绝对值较大的系数作为重要小波系数;在低频区域,对逼近系数进行加权平均得到新的逼近系数,然后进行小波重构实现多源图像数据融合.应用小波变换对融合图像进行多尺度边缘检测,获取多源图像边缘,或对多源图像进行小波多尺度边缘检测,然后融合边缘.     

基于小波变换的多源图像数据融合与边缘检测方法

提出基于小波变换的多源图像数据融合和边缘检测的方法,对多源图像进行分解,将高频区域中的绝对值较大的系数作为重要小波系数;在低频区域,对逼近系数进行加权平均得到新的逼近系数,然后进行小波重构实现多源图像数据融合。应用小波变换对融合图像进行多尺度边缘检测,获取多源图像边缘,或对多源图像进行小波多尺度边缘检测,然后融合边缘。     

Shearlet与改进PCNN相结合的图像融合

为提高多聚焦和医学图像融合的性能,提出了一种基于Shearlet变换的新型图像融合算法。与小波变换类似,Shearlet具有简单的数学结构,这使其可以很方便地和多分辨分析关联起来。在对一幅图像作Shearlet变换时,可以将其在任意尺度和方向上进行解构,因而Shearlet比传统小波可以捕获更多的方向和其他几何信息。所以对于图像融合来说,Shearlet是一种很好选择。对于Shearlet子带系数的选择,采用了一种改进的PCNN的点火幅度来得到融合策略,而不是传统PCNN方法中的点火次数,点火幅度通过一个Sigmoid函数来得到。并且采用改进拉普拉斯能量和(SML)这一有效的聚焦度量作为PCNN的输入,以提高其性能。实验结果表明,该方法在视觉效果和客观评价指标上都要优于小波和非下采样Contourle(tNSCT)方法。     

NSCT域内结合相位一致性激励PCNN的多聚焦图像融合

针对传统脉冲耦合神经网络（PCNN）无法准确提取多聚焦图像聚焦区域的问题,提出一种利用相位一致性（PC）来检测图像清晰区域,并结合PCNN的多聚焦图像融合算法。首先,利用非下采样轮廓波变换（NSCT）对源图像进行多尺度分解,分别得到图像的高频子带和低频子带;其次,通过计算高频系数的空间频率值（SF）与低频系数的相位一致性值来提取图像高低频子带中的聚焦区域;然后,将SF与PC作为PCNN外部激励来刺激PCNN神经元点火,分别对图像高低频系数进行融合;最后,利用逆NSCT得到最终融合图像。实验采取多聚焦图像Clock、Pepsi和Lab作为三组实验数据集,与传统融合算法及新近提出的几种算法进行对比,所提算法的客观评价参数：互信息、边缘信息度、信息熵、标准差和平均梯度的数值均大于或十分接近于对比算法的最大值;同时从实验结果图与源图像的差值图中可以发现所提算法的差值图包含源图像清晰区域的痕迹明显更少。实验结果表明所提算法能更加准确地提取出图像的清晰区域,更好地保留图像的边缘与纹理等细节信息,得到更好的融合效果。     

基于改进的稀疏表示和PCNN的图像融合算法研究

为提高图像融合的清晰度,本文提出一种基于改进的稀疏表示和脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural network,PCNN）的图像融合。利用非下采样剪切波变换（non-subsampled shearlet transform,NSST）对源图像进行分解变换,得到相应的低频子带和高频子带具有不同的信息。对于低频子带,采用改进的稀疏表示进行融合,利用K奇异值分解（K-singular value decomposition,K-SVD）算法,并对源图像进行自适应学习的多个子字典构造成联合词典。对于高频子带,则改进PCNN融合系数的选择方法,利用改进的空间频率作为神经元反馈输入来激励PCNN模型,并根据点火输出的总幅度最大的融合规则选择高频系数。最后,将融合后的低频子带和高频子带系数进行NSST逆变换,重构出融合图像。实验结果表明:该算法很好地保留了图像的边缘信息,并且得到的图像在相关的客观评价标准上也取得了良好的效果,表明了本算法的有效性。     

基于PCNN和非线性滤波万有引力的医学图像融合

为了更好地满足现代医学临床诊断和治疗的需要,提高医学图像的融合质量,提出在提升小波变换的基础上,结合脉冲耦合神经网络（PCNN）和像素点的非线性滤波万有引力的医学图像融合方法。低频子系数采用基于区域灰度均值的融合规则;高频子系数采用自适应PCNN的融合规则,将像素的非线性滤波万有引力作为简化的PCNN模型中的链接强度,使PCNN能够自适应调节链接强度的大小,并根据点火矩阵确定高频子系数。实验结果表明,该方法得到的融合图像比其他融合方法保留了更多的边缘细节信息,各项评价指标均有所提高,有更好的融合性能。     

基于小波变换的图像多尺度数据融合

现有的图像数据融合方法对目标检测并不十分满意，为了提高目标检测的分辨率，抑制每个传感器的检测噪声，提出一种基于小波谱换的图像数据融合新方法，在图像分解的高域风，选择多源图像绝对值较大的系数作为重要小波系数，在低频域内，新的逼近系统通过对多源图像的逼近系数进行加权平均得到，然后利用重要小波系数和加权逼近系数进行小波反变换，即可得到融合之后的图像，实验结果表明，基于小波变换的图像数据融合方法具有良好的效果，并用于广泛的研究领域。     

基于脉冲耦合神经网络的异源图像融合方法

针对基于主成分分析与二代小波变换的图像融合算法中鲁棒性不高、融合图像质量较低的问题,提出了基于鲁棒性主成分分析与脉冲耦合神经网络的融合方法.所提出的算法将可见光与红外图像进行二代小波变换,转换为高频与低频信号,接着采用不同的融合策略针对低频和高频信号进行融合.针对低频信号,利用鲁棒性主成分分析法还原低秩矩阵并采用加权平均的融合策略进行融合;针对高频信号,将其送入至脉冲神耦合神经网络中进行融合得到融合后的小波系数.将融合后的小波系数进行逆变换,得到最终融合图像.实验结果表明,相比于基于主成分分析与二代小波变换的图像融合算法,利用所提出的出算法得到的融合图像中熵指标、空间频率指标、结构相似度指标和峰值信噪比指标均得到了不同程度的提升.因此,所提出的算法能够更好地提取目标信息,使融合图像中目标的轮廓边缘更加清晰,同时将提升小波分解出的高频信息利用PCNN进行融合,更加突出细节信息.     

一种改进的PCNN图像融合算法

针对使用小波变换及简单融合规则的图像融合算法的不足,提出了一种改进的基于脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Networks,PCNN）融合规则的非下采样轮廓波变换（Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT）图像融合方法。对已配准待融合图像进行NSCT分解,采用改进的PCNN融合规则对Contourlet域系数进行融合,得到融合图像的NSCT系数,经逆变换重构得到融合图像。实验结果表明该算法在主观视觉和客观评价指标上都取得了较好的融合效果。     

多目标粒子群优化PCNN参数的图像融合算法

目的 脉冲耦合神经网络（PCNN）在图像融合上往往因为参数设置问题而达不到最佳效果,为了提高图像融合的质量,提出了一种基于多目标粒子群优化PCNN参数的图像融合算法。方法 首先用多目标粒子群对PCNN模型参数进行优化得到最优PCNN参数模型,然后利用双复树小波（DTCWT）对图像多尺度分解,将高频分量通过优化好的PCNN模型进行高频融合,低频分量通过拉普拉斯分量绝对和（SML）来进行低频融合,最后通过DTCWT逆变换实现图像的融合。结果 分别与DTCWT,拉普拉斯金字塔变换（LP）以及非下采样Contourlet变换（NSCT）进行实验对比,融合图像Clock,Lab的融合结果在客观指标上的互信息（8.062 3,7.908 5）、图像的品质因数（0.716 2,0.714 2）和标准差（51.213,47.671）都优于其他方法,熵和其他方法差不多,融合结果能够获得更好的视觉效果以及较大的互信息值和边缘信息保留值。结论 该方法有较好融合图像的能力,可适用于计算机视觉、医学、遥感等领域。     

基于Contourlet变换的多波段SAR图像融合

针对不同波段SAR图像的融合，该文提出了一种在Contourlet变换域融合的方法，利用Contourlet变换的充分表示图像边缘信息的能力，将图像分解为低通系数和不同方向的高频系数，对方向高频系数定义一个边缘信息量测指标，选择量测指标大的系数作为融合系数，解决了小波变换融合中图像边缘信息容易丢失的问题。通过对两波段SAR图像进行融合实验并与小波变换融合结果比较，在视觉特性与统计因子客观评价上均取得了更好的效果。     

基于改进双树复小波和灰度-梯度共生矩阵的纹理图像检索算法

针对双树复小波变换缺少不同尺度纹理的空间分布特征的缺陷,提出了一种改进双树复小波和灰度-梯度共生矩阵相融合的纹理图像检索新算法。首先,该算法将图像进行非均匀分块,并对分块的图像进行双树复小波变换,以此增加不同尺度下的空间信息;其次,利用灰度-梯度共生矩阵提取4个统计量特征;然后, 融合 两种方法提取的纹理特征以得到图像检索的纹理特征;最后,用Canberra距离进行相似性度量并输出图像检索的结果。实验结果表明,该方法对纹理图像有较好的检索效果。     

基于PCNN和最优化评价准则的曲波域图像融合

利用曲波变换能够准确捕获图像高维奇异信息的特点,提出了一种在曲波域中基于脉冲耦合神经网络和最优化评价准则的图像融合方法。该方法用曲波变换对输入图像进行多尺度分解,再利用脉冲耦合神经网络的全局耦合特性对高频子带曲波系数进行选取,定义图像融合的目标函数,根据最优化目标函数确定低频曲波系数的融合权值,进行曲波逆变换得到融合图像。实验结果以及与其他算法的比较分析表明了算法的有效性和优越性。     

基于提升小波变换与自适应PCNN的医学图像融合方法

为了更好地满足临床辅助诊断和治疗的需要,提出一种基于提升小波变换的CT与MRI图像的融合方法.该方法在低频子带采用基于区域能量的融合规则;高频子带采用自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合规则,通过应用PCNN简化模型把图像逐像素的梯度能量作为PCNN的链接强度,使得PCNN能根据像素梯度能量的变化来自适应地调整链接强度的大小,并根据点火次数确定高频子带融合系数.实验结果表明,文中方法与传统融合方法相比性能优越,丰富了融合图像的边缘及细节信息,可取得更好的融合效果.