基于PCNN和果蝇优化算法的自适应图像融合

摘要：

针对脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Networks，PCNN）中参数选取不易确定的不足，提出一种基于脉冲耦合神经网络和果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，FOA）的自适应图像融合算法。利用FOA的全局搜索能力，以平均结构相似度作为FOA的适应度函数，对PCNN的4个参数β、Vθ、αL和αθ进行自适应设定；结合最大化原则，采用PCNN对源图像进行融合。实验结果表明，该算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其他融合算法。

关键词：图像融合、脉冲耦合神经网络、果蝇优化算法、平均结构相似度

所属期刊栏目：52

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.61472471；陕西省教育厅专项科研计划项目No.15JK1573；西安石油大学博士创新基金No. ys29031208。

在线出版日期：2016-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：220-224