【摘 要】
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近年来,图像融合在军事和民事等领域都有着广泛的应用。图像融合是研究如何对多幅源图像进行特征提取和信息综合,得到质量更好信息更为丰富的图像。基于变换域的像素级融合算
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近年来,图像融合在军事和民事等领域都有着广泛的应用。图像融合是研究如何对多幅源图像进行特征提取和信息综合,得到质量更好信息更为丰富的图像。基于变换域的像素级融合算法的融合效果较好,是目前研究的热点,多尺度分析工具的选择和融合规则的选取是其中的要素。非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)是多尺度变换的一种,它拥有丰富的方向性、各向异性以及平移不变性等的优点,在图像融合中更加适用。脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)为一类反馈神经网络模型,具有全局耦合和脉冲同步等特征,作为融合规则与NSCT进行结合能够得到质量较高的融合图像。但是传统的PCNN应用于图像融合时,通常直接利用像素灰度值当作神经元的外部激励,不能很好地保留源图像的细节,易出现对比度降低和细节损失的现象。因此本文将NSCT与PCNN进行结合,提出了一种新的图像融合方法。对于NSCT分解的子带系数,利用简化的PCNN模型,采用改进的空间频率作为其外部激励,根据点火的时间映射选择系数实现融合。用多组不同类型的测试图像进行了融合实验仿真,然后和相关的融合方法进行了对比分析,结果证明本文提出的方法具有更好的融合效果和稳定性。最后我们结合本文提出的方法,分别实现芯片的红外多聚焦图像与红外可见光图像的融合。
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