【摘要】：作為一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)已經(jīng)在眾多領(lǐng)域得到了應(yīng)用。針對(duì)現(xiàn)有脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像融合算法存在的不足,提出了一種新的自適應(yīng)PCNN圖像融合算法。提取原始待融合圖像的互補(bǔ)特征作為PCNN的外部輸入,并通過提取待融合圖像的對(duì)比度特征自適應(yīng)確定PCNN的鏈接強(qiáng)度參數(shù);分析了傳統(tǒng)PCNN獲取最優(yōu)圖像融合結(jié)果的方法,探索性地將結(jié)構(gòu)相似度引入到PCNN融合結(jié)果的評(píng)價(jià)中,為PCNN最優(yōu)融合結(jié)果的獲取提供了很好的借鑒作用。通過紅外和可見光等圖像的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的融合算法是有效的。
[Abstract]:As a new neural network model, pulse coupled neural network (PCNN) has been applied in many fields. In order to overcome the shortcomings of the existing pulse coupled neural network image fusion algorithms, a new adaptive PCNN image fusion algorithm is proposed. The complementary features of the original image to be fusion are extracted as the external input of PCNN, and the link strength parameters of PCNN are determined adaptively by extracting the contrast features of the image to be fusion. The traditional PCNN method to obtain the optimal image fusion results is analyzed, and the structural similarity is introduced into the evaluation of PCNN fusion results, which provides a good reference for the acquisition of PCNN optimal fusion results. The simulation results of infrared and visible images show that the proposed fusion algorithm is effective.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)航天學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61401366) 教育部留學(xué)回國人員啟動(dòng)基金 航空科學(xué)基金(No.20150153001)
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183

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