改进的响尾蛇双模式细胞模型的图像融合

发布时间：2017-10-15 10:29

  本文关键词：改进的响尾蛇双模式细胞模型的图像融合

  更多相关文章： 图像融合 感受野融合模型 红外图像 可见光图像 中心-环绕受域 双模式细胞

【摘要】：由于基于经典Waxman融合模型得到的伪彩色融合图像目标不够清晰,本文提出了一种改进的感受野融合模型。对红外图像和可见光图像分别进行了ON对抗增强和OFF对抗增强;将红外ON对抗增强图像馈入中心-环绕感受野模型的中心兴奋区域,可见光OFF对抗增强图像馈入环绕抑制区,得到融合图像的B分量;将红外OFF对抗增强图像馈入中心-环绕感受野模型的环绕抑制区域,可见光ON对抗增强图像馈入中心兴奋区,得到融合图像的G分量;将可见光ON对抗增强图像直接作为融合图像的R分量;然后,输出RGB伪彩色融合图像。最后,用Waxman方法和本文提出的方法分别对两组源图像进行融合,并用信息熵和平均梯度对融合结果进行了评价。结果表明,采用提出的模型,第一组融合图像的信息熵和平均梯度比Waxman融合模型分别高出0.314 6和0.004 1,第二组融合图像的信息熵和平均梯度比Waxman融合模型分别高出0.255 1和0.002 7。得到的数据显示本文提出的融合模型的融合效果优于经典Waxman模型。
【作者单位】： 吉林大学通信工程学院;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;中国科学院电子学研究所;
【关键词】： 图像融合 感受野融合模型 红外图像 可见光图像 中心-环绕受域 双模式细胞
【基金】：国家自然科学基金青年基金资助项目(No.61201368) 吉林省教育厅“十二五”科学技术研究计划资助项目(No.吉教科合字[2015]第484号)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言图像融合是通过提取两个或两个以上源图像的信息,得到同一场景或目标更为准确、全面和可靠的图像描述[1]。目前关于图像融合的研究多数集中在像素级、特征级或决策级的图像融合算法的探索上[2-5]。近年来,有部分学者提出了通过模拟生物视觉成像机制实现图像融合的方法[6]

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本文编号：1036611