一种改进PCNN的红外与可见光图像融合算法研究
红外图像与可见光图像运用传统图像融合技术进行图像融合时,融合图像出现细节模糊、对比度降低等问题.针对此问题,提出了一种通过面积比改进脉冲耦合神经网络(PCNN)结合NSCT的图像融合方法.首先利用直方图双向均衡化对源图像预处理;其次经过NSCT分解图像得到低频子带和高频子带,高频部分采用改进的PCNN作为融合规则得到高频融合系数,低频部分采用加权平均作为融合规则得到低频融合系数;最后NSCT逆变换处理高低频融合系数得到融合图像.实验结果表明,融合算法在保留图像细节信息、增强图像轮廓信息方面优于传统图像融合算法,提高了图像对比度.
NSCT、PCNN、面积比、直方图双向均衡化、加权平均
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TP391(计算技术、计算机技术)
2022-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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