本文關(guān)鍵詞：多目標(biāo)粒子群優(yōu)化PCNN參數(shù)的圖像融合算法

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【摘要】：目的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)在圖像融合上往往因為參數(shù)設(shè)置問題而達不到最佳效果,為了提高圖像融合的質(zhì)量,提出了一種基于多目標(biāo)粒子群優(yōu)化PCNN參數(shù)的圖像融合算法。方法首先用多目標(biāo)粒子群對PCNN模型參數(shù)進行優(yōu)化得到最優(yōu)PCNN參數(shù)模型,然后利用雙復(fù)樹小波(DTCWT)對圖像多尺度分解,將高頻分量通過優(yōu)化好的PCNN模型進行高頻融合,低頻分量通過拉普拉斯分量絕對和(SML)來進行低頻融合,最后通過DTCWT逆變換實現(xiàn)圖像的融合。結(jié)果分別與DTCWT,拉普拉斯金字塔變換(LP)以及非下采樣Contourlet變換(NSCT)進行實驗對比,融合圖像Clock,Lab的融合結(jié)果在客觀指標(biāo)上的互信息(8.062 3,7.908 5)、圖像的品質(zhì)因數(shù)(0.716 2,0.714 2)和標(biāo)準(zhǔn)差(51.213,47.671)都優(yōu)于其他方法,熵和其他方法差不多,融合結(jié)果能夠獲得更好的視覺效果以及較大的互信息值和邊緣信息保留值。結(jié)論該方法有較好融合圖像的能力,可適用于計算機視覺、醫(yī)學(xué)、遙感等領(lǐng)域。
【作者單位】： 云南大學(xué)信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61365001,61463052)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 王Oz,聶仁燦,周冬明,金鑫,賀康建,余介夫第21卷/第10期/2016年10月多目標(biāo)粒子群優(yōu)化PCNN參數(shù)的圖像融合算法0引言圖像融合是圖像處理技術(shù)研究中的一個重要研究領(lǐng)域,它將來自同一場景的兩幅或多幅源圖像融合為一幅新的單一圖像[1],已成為計算機視覺、目標(biāo)識別、機器人以及軍事

【相似文獻】

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1 鄒文潔;;基于PCNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像去噪算法研究[J];計算機仿真;2008年08期

2 齊永鋒;火元蓮;張家樹;;基于簡化的PCNN與類內(nèi)最小離散度的圖像自動分割方法[J];光電子.激光;2008年09期

3 王念一;馬義德;綻琨;;PCNN理論研究進展及其語音識別中的應(yīng)用[J];自動化與儀器儀表;2013年01期

4 鐘亞平;;基于PCNN的手腕骨圖像自動分割方法研究[J];軟件導(dǎo)刊;2013年07期

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9 劉R，

本文編號：1193162