本文關(guān)鍵詞：Curvelet域自適應(yīng)脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像融合方法

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【摘要】：為解決傳統(tǒng)圖像融合準(zhǔn)則不能充分利用圖像全局特征的問(wèn)題,將脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)模型用于Curvelet變換的圖像融合中,提出了由表征子帶圖像局部特征的支撐值(SPV)作為刺激PCNN模型的外部激勵(lì)輸入,同時(shí)考慮Curvelet變換后低頻子帶信息與高頻子帶信息間的相關(guān)性,設(shè)定PCNN模型參數(shù)(連接強(qiáng)度和連接范圍)隨低頻子帶圖像的特征自適應(yīng)地變化,并且利用PCNN模型中各神經(jīng)元的首次點(diǎn)火時(shí)間構(gòu)造融合準(zhǔn)則中的顯著性度量。用PCNN模型模擬人眼視覺(jué)神經(jīng)系統(tǒng)的生物特性,并利用其全局耦合特性對(duì)源圖像進(jìn)行智能地分析判斷和融合處理,從而提高融合圖像的整體效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,由于PCNN具有全局耦合特性和脈沖同步特性,因此當(dāng)它用來(lái)參與選取細(xì)節(jié)系數(shù)時(shí),能夠更好地利用子帶圖像的全局信息。
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院武器系統(tǒng)與運(yùn)用工程系;空軍航空大學(xué)作戰(zhàn)指揮系;空軍航空大學(xué)基礎(chǔ)訓(xùn)練基地;
【基金】：軍隊(duì)重點(diǎn)科研(KJ2011215)資助項(xiàng)目
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 130022;3.空軍航空大學(xué)基礎(chǔ)訓(xùn)練基地,吉林長(zhǎng)春130022)囿E-mail:695254150@qq.com1引言常見(jiàn)的基于多尺度分解的圖像融合方法雖然都能夠?qū)D像進(jìn)行變換處理,但是它們的共同缺點(diǎn)是對(duì)圖像中具有各向異性的奇異特征表示欠佳[1]。鑒于這一局限性,為實(shí)現(xiàn)二維或更高維信號(hào)的最優(yōu)表示,

【相似文獻(xiàn)】

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