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改进基于小波变换的PCNN图像融合算法

Improvement for PCNN Image Fusion Algorithm Based on Discrete Wavelet Transformation

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【作者】 闫敬文许建航屈小波

【Author】 YAN Jing-wen,XU Jian-hang,QU Xiao-bo(Communication Engineering Department,Xiamen University,Xiamen 361005,China)

【机构】 厦门大学通信工程系厦门大学通信工程系 福建厦门361005福建厦门361005

【摘要】 以小波变换为基础,针对小波分解后高频域和低频域的特点,分别在低频域采用基于PCNN(脉冲耦合神经网络)的融合方法,在高频域采用改进的PCNN融合算法.仿真图像和评价指标结果显示:改进的PCNN融合算法,有效地提高了图像在边缘、纹理、保留更多源图像信息等方面的综合性能.

【Abstract】 In this paper,DWT is used for image decomposition and reconstruction.In terms of the characteristics of the coefficients of DWT,an algorithm based on pulse-coupled neural network(PCNN) is applied in low frequency field,and an improved algorithm based on PCNN is applied in high frequency field.Simulation images and performance evaluation show that the improved algorithm based on PCNN,which is proposed in this paper,can improve comprehensive performance in edge preservation,texture information and preserving information of the primitive images.

【关键词】 图像融合小波变换PCNN融合性能
【Key words】 image fusionDWTPCNNfusion evaluation
【基金】 厦门大学985二期信息创新平台项目;国家自然科学基金项目资助(60472081)
  • 【文献出处】 厦门理工学院学报 ,Journal of Xiamen University of Technology , 编辑部邮箱 ,2006年04期
  • 【分类号】TN911.73
  • 【被引频次】24
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