基于非采样Contourlet变换与简化PCNN的图像融合-中国重要会议论文全文数据库

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基于非采样Contourlet变换与简化PCNN的图像融合

【会议录名称】	2009全国虚拟仪器大会论文集（二） , 2009 年
【作者】	李钢; 王雷; 张仁斌;
【英文论文作者】	Li Gang Wang Lei Zhang Ren-bin (School of Computer and Information Hefei University of Technology Hefei 230009 China);
【作者单位】	合肥工业大学计算机与信息学院;
【会议名称】	2009全国虚拟仪器大会
【会议地点】	中国广西桂林
【主办单位】	中国仪器仪表学会
【学会名称】	《仪器仪表学报》杂志社
【主编】	张钟华
【关键词】	图像融合; 非采样Contourlet变换; 脉冲耦合神经网络; 链接强度;
【英文论文关键词】	image fusion; nonsubsampled conroutlet transform; PCNN; linking strength;
【论文摘要】	提出了一种基于NSCT与简化PCNN的自适应图像融合方法。针对脉冲偶合神经网络计算复杂,算法改进了一种简化PCNN模型。首先利用非下采样Contourlet变换对输入图像进行多尺度分解、多方向稀疏分解,然后利用局部能量比作为简化脉冲耦合神经网络的链接输入,较好地解决了PCNN需要人工调整参数的问题,利用PCNN同步激发特性确定高频融合规则,选取融合系数,提高融合性能,对于低频部分采用局部能量优先的融合策略。实验结果表明,该算法比小波变换、Contourlet变换等有更好的融合性能,同时具有一定的健壮性。
【英文论文摘要】	An adaptive image fusion method based on nonsubsampled contourlet transform and simplified PCNN is proposed in this paper.As the pulse coupled neural network is complexity,the algorithm improves a simplified PCNN model.First,the source images are decomposed through nonsubsampled contourlet transform,and then uses the local energy as the simplified pulse coupled neural network input links,it solution the problem of manual adjustment of parameters,and then uses PCNN to identify high-frequency by characteristi...
【基金】	安徽科技攻关项目面上项目(08010204253); 安徽省科技计划(08020203013)资助项目
【更新日期】	2010-04-30

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