基于改进的脉冲耦合神经网络模型的图像融合

摘要：

脉冲耦合神经网络模型PCNN(Pulse Coupled Neural Network)运行时间长、效率低等特点,现提出了一种改进的脉冲耦合神经网络模型用于图像融合.通过对多聚焦距图像和医学图像进行了实验,同时与小波变换、拉普拉斯变换等图像融合算法进行了比较.研究结果表明:方法简化了PCNN模型,减少了PCNN运行的时间.在主观视觉和客观评价上均具有良好的效果.

关键词：图像融合、脉冲耦合神经网络、多聚焦图像

所属期刊栏目：12

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-02-22（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：9562-9565,9575