基于自适应PCNN模型的四元数小波域图像融合算法

	基于自适应PCNN模型的四元数小波域图像融合算法
刊名	红外技术
	2018
卷号	040
关键词	图像融合四元数小波变换局部区域方差匹配脉冲耦合神经网络空间频率拉普拉斯算子
ISSN号	1001-8891
其他题名	Method for Image Fusion Algorithm Based on Adaptive PCNN Model Parameters in Quaternion Wavelet Domain
英文摘要	针对红外和可见光图像的自身特点,本文提出一种基于四元数小波变换(QWT)和自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)模型相结合的红外图像与可见光图像融合的新算法。首先将红外图像与可见光图像分别进行四元数小波变换,分别得到低频子带和高频子带系数;其次,采用局部区域方差匹配的融合准则处理低频子带系数,并用自适应的PCNN模型处理高频子带系数,用一种改进的空间频率作为PCNN模型的刺激输入,且采用拉普拉斯算子调节PCNN模型的阈值;最后经过四元数小波逆变换实现图像的融合。将本文提出的新算法与经典的图像融合算法进行对比分析,实验结果说明,新方法取得了较好地视觉改进效果,并在客观标准上也达到一定的提高。
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:6280555
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.hfcas.ac.cn:8080/handle/334002/64923]
专题	中国科学院合肥物质科学研究院
推荐引用方式 GB/T 7714	. 基于自适应PCNN模型的四元数小波域图像融合算法[J]. 红外技术,2018,040.
APA	(2018).基于自适应PCNN模型的四元数小波域图像融合算法.红外技术,040.
MLA	"基于自适应PCNN模型的四元数小波域图像融合算法".红外技术 040(2018).