| 基于双树复小波变换的自适应PCNN图像融合算法 |
| |
| 引用本文： | 杜进楷, 陈世国. 基于双树复小波变换的自适应PCNN图像融合算法[J]. 红外技术, 2018, 40(10): 1002-1007. |
| |
| 作者姓名： | 杜进楷 陈世国 |
| |
| 基金项目： | 贵州省自然科学基金(11904/0502210Y0012) |
| |
| 摘 要： | 本文针对传统离散小波变换(DWT)在图像融合中细节丢失的问题,提出了一种基于双树复小波变换(DT-CWT)的低频域区域能量取大和高频域自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)图像融合算法(简称DC-SA-PCNN).实验结果显示,采用同样的融合规则,DT-CWT融合图像的互信息量MI、边缘保持度QAB/F、融合积MQ=MI×QAB/F均高于DWT融合图像,基于自适应PCNN算法获得的融合图像具有更优的MI、QAB/F、MQ指标.结果表明,DC-SA-PCNN算法有效地综合了红外图像和可见光图像中的信息,融合图像更加全面地携带了源图像中的有效信息特征.
|
| 关 键 词： | 双树复小波 低频域 高频域 红外图像 可见光图像 |
Adaptive PCNN Image Fusion Algorithm Based on Double Tree Complex Wavelet Transform |
| |
| DU Jinkai, CHEN Shiguo. Adaptive PCNN Image Fusion Algorithm Based on Double Tree Complex Wavelet Transform[J]. Infrared Technology , 2018, 40(10): 1002-1007. |
| |
| Authors: | DU Jinkai CHEN Shiguo |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
|
| 点击此处可从《红外技术》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《红外技术》下载全文 |
|
