基于NSCT和PCNN的红外与可见光图像融合方法

被引：46

作者：

李美丽 ^{[1
,2
]}

李言俊 ^{[1
]}

王红梅 ^{[1
]}

张科 ^{[1
]}

机构：

[1] 西北工业大学航天学院

[2] 西安石油大学理学院

来源：

光电工程 | 2010年 / 37卷 / 06期

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;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的红外与可见光图像融合方法。首先用NSCT对已配准的源图像进行分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;对各带通子带系数提出了一种改进的基于PCNN的图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文方法优于Laplacian方法、小波方法和传统的NSCT方法。

引用

页码：90 / 95

页数：6

共 5 条

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[5]

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