基于S-PCNN与DDCT相结合的多传感器图像融合

摘要：

基于简化脉冲耦合神经网络(S-PCNN)与方向离散余弦变换(DDCT)提出一种有效的多传感器图像融合算法.首先将输入图像分为不重叠的方块,并对每个图像块进行8个模的方向DCT变换,得到8方向的模系数;然后分别将图像块对应的模系数送入PCNN模型聚类分析后,对比模系数的点火次数,选取合适图像块系数,得到8个新的图像块系数;最后使用PCA算法将8个图像块合成一幅完整图像块.对输入图像的图像块重复融合过程可得完整的融合图像.

关键词：简化脉冲耦合神经网络、方向离散余弦变换、主成分分析、图像融合

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61365001,61463052;云南省自然科学基金项目2012FD003

在线出版日期：2015-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1123-1128