基于NSCT与PCNN的图像融合

摘要：

针对非下采样Contourlet变换(NSCT)变换的平移不变性、多尺度性和多方向等特点,结合脉冲耦合神经网络(PCNN)的全局连接性和神经元的脉冲同步性,提出基于NSCT变换区域特征与脉冲耦合神经网络相结合的图像融合方法.首先对待融合图像进行多尺度、多方向的分解,低频系数采用区域能量融合规则,高频系数作为脉冲耦合神经网络的输入,最后对融合后的系数经过NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明,融合结果在主观和客观评价上均优于其他对比方法.

关键词：图像融合、非下采样Contourlet变换、脉冲耦合神经网络、区域能量

所属期刊栏目：43

分类号：TP317.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省教育厅专项科研计划项目资助09JK811;咸阳师范学院科研基金项目资助11XSYK329,12XSYK072,08XSYK339;咸阳师范学院教改项目资助200902026

在线出版日期：2013-06-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：58-60,64