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。     

基于小波变换的PCNN多传感器图像融合

利用PCNN（Pulse Coupled Neural Network）在图像处理中的独特优势,提出了一种基于小波变换的PCNN多传感器图像融合方法。对源图像进行小波分解,得到不同尺度下的子带图像;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SF（Spatial Frequency）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,进行区域一致性检验,获到最终的融合系数;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,该方法有效地综合源图像中的重要信息,得到更好视觉效果和更优量化指标的融合图像,在主客观评价上均优于小波、PCNN等方法。     

基于局部对比度的自适应PCNN图像融合

提出了一种结合人眼视觉特性的自适应PCNN图像融合新方法,使用图像逐像素的局部对比度做为PC-NN对应神经元的链接强度,经过PCNN点火获得参与融合图像的点火映射图,再通过判决选择算子,选择各参与融合图像中的明显特征部分生成融合图像.该方法除几个主要参数外,其它参数如阈值调整常量等对于融合结果影响很小,解决了PCNN用于图像处理时参数多且调整困难的问题.实验结果表明,融合效果优于经典的小波变换方法和Laplacian塔型方法.     

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。     

利用邻域激励的自适应PCNN进行医学图像融合*

对于不同模态的医学图像进行融合处理,可为临床提供新的诊断信息,设计了一种邻域空间频域激励的自适应PCNN医学图像融合新方法.首先,使用图像逐像素地改进拉普拉斯能量和(SML)清晰度作为PCNN对应神经元的链接强度;同时利用邻域空间频域(SF)特征信息激励每个神经元;然后,将源图像输入PCNN获得点火映射图构成的点火频数...     

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。     

基于可协调经验小波变换的多聚焦图像融合

提出了可协调经验小波变换,并将其应用于多聚焦图像融合。经验小波变换（EWT）是一种自适应信号分解方法,具有比经验模态分解和传统小波分解更好的特性。其核心思想是通过构造自适应的滤波器实现对信号的自适应分解。但是若直接对两幅多聚焦图像分别进行EWT分解,因各自生成的经验小波互不相关,将出现分解所得对应子带不匹配的情况,影响融合图像的质量。针对这一问题,提出了一种可协调的经验小波变换（C-EWT）,C-EWT分解下的两个多聚焦图像的对应子带是完全匹配的。基于此,利用C-EWT提出了一种新的多聚焦图像融合算法。每幅源图像经过C-EWT分解后,得到一个低频分量和多个高频分量; 对低频分量采用基于改进Laplacian能量和的阈值匹配选择与加权规则进行融合,对高频分量则采用局部Log-Gabor能量取大的融合规则;将融合之后的各子带分量进行重构得到融合图像。仿真实验表明：与其他六种融合算法相比,所提算法在融合聚焦区域、保留边缘和细节信息方面具有优势,融合图像具有更好的视觉效果,且客观评价指标与标准图像最为接近。     

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.     

非降采样Contourlet域内空间频率激励的PCNN图像融合算法

Nonsubsampled contourlet transform (NSCT) 能够提供灵活的多分辨率分解, 具有各向异性和图像方向性扩展特点. 与原始的Contourlet相比, 它是频移不变的, 能有效克服Contourlet变换中的伪吉布斯现象. 脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks-PCNN)是一种具有视觉生理学基础的神经网络, 具有全局耦合和神经元同步脉冲发放特性, 已经被成功应用于图像处理和图像融合中. 本文将NSCT与PCNN结合起来, 充分利用二者的特性. 以NSCT变换域内系数的空间频率激励PCNN神经元, 选择点火次数大的系数作为融合图像的系数, 经NSCT反变换得到融合图像. 实验表明, 本文算法无论在视觉效果还是客观评价指标上, 都优于基于小波变换、基于Contourlet变换、基于PCNN和基于Contourlet-PCNN等融合算法.     

基于PCNN与区域特征的红外与可见光图像融合

针对红外图像与可见光图像融合中容易产生红外目标不明显、对比度不高的问题,提出了一种新的融合算法。该算法创新地将PCNN与区域特征应用到NSCT域内低频和带通子带系数的选择上。通过NSCT分解得到待融合图像的子带系数。运用PCNN对分解后的子带系数进行处理,得到子带系数的点火映射图。低频子带点火映射图采取基于区域标准差的方法选取融合系数。带通子带点火映射图采取基于区域能量的方法选取融合系数。融合图像通过NSCT逆变换可以得到。仿真实验表明与其他算法相比,该算法能够得到红外目标突出、质量更好的融合图像,图像客观评价指标提升明显。     

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。     

自适应PCNN与信息提取的红外与可见光图像融合

提出基于非采样Contourlet变换（NSCT）的红外与可见光图像融合方法,用于有效地保留目标信息与空间背景信息,提高融合图像的可观测性与视觉效果。首先,基于NSCT方法对红外与可见光图像进行第一次融合,采用自适应PCNN方法提取目标信息融合低频子带系数,采用区域方差取大的规则融合高频子带系数,通过逆NSCT得到初次融合图像。然后,通过信息提取,得到初次融合图像和源图像的边缘保持度与信息熵。最后,依据信息熵与边缘保持度,采用不同的融合策略对红外与可见光图像进行第二次融合。实验结果表明,所述方法从主观视觉效果和客观评价都优于几个流行的基于多尺度变换的图像融合方法,与基于NSCT融合图像对比,两组实验融合质量指标分别提高了261.06%、48.31%、5.15%、142.95%、21.62%和372.85%、54.62%、4.73%、163.07%、25.40%。融合图像不仅边缘等细节纹理更加清晰,且视觉上更符合人眼视觉特性。     

基于NSCT的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像的不同特点,提出一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）的红外与可见光图像融合算法。采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解;分别采用基于局部能量和区域特征的融合规则得到融合图像的低频子带系数和带通方向子带系数;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法能够获得较理想的融合图像,其融合效果优于基于Contourlet变换的图像融合算法。     

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。