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脉冲耦合神经网络自适应图像融合算法研究

发布时间:2019-05-29 13:45
【摘要】:作为一种新型的神经网络模型,脉冲耦合神经网络(PCNN)已经在众多领域得到了应用。针对现有脉冲耦合神经网络图像融合算法存在的不足,提出了一种新的自适应PCNN图像融合算法。提取原始待融合图像的互补特征作为PCNN的外部输入,并通过提取待融合图像的对比度特征自适应确定PCNN的链接强度参数;分析了传统PCNN获取最优图像融合结果的方法,探索性地将结构相似度引入到PCNN融合结果的评价中,为PCNN最优融合结果的获取提供了很好的借鉴作用。通过红外和可见光等图像的仿真实验结果表明,提出的融合算法是有效的。
[Abstract]:As a new neural network model, pulse coupled neural network (PCNN) has been applied in many fields. In order to overcome the shortcomings of the existing pulse coupled neural network image fusion algorithms, a new adaptive PCNN image fusion algorithm is proposed. The complementary features of the original image to be fusion are extracted as the external input of PCNN, and the link strength parameters of PCNN are determined adaptively by extracting the contrast features of the image to be fusion. The traditional PCNN method to obtain the optimal image fusion results is analyzed, and the structural similarity is introduced into the evaluation of PCNN fusion results, which provides a good reference for the acquisition of PCNN optimal fusion results. The simulation results of infrared and visible images show that the proposed fusion algorithm is effective.
【作者单位】: 西北工业大学航天学院;
【基金】:国家自然科学基金(No.61401366) 教育部留学回国人员启动基金 航空科学基金(No.20150153001)
【分类号】:TP391.41;TP183

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