融入压缩感知的脉冲耦合神经网络用于图像快速融合

被引：3

作者：

李奕 ^{[1
,2
]}

尹贺峰 ^{[3
]}

吴小俊 ^{[1
,3
]}

机构：

[1] 江南大学数字媒体学院

[2] 青岛大学国际学院

[3] 不详

来源：

光电子激光 | 2013年 / 24卷 / 09期

关键词：

压缩感知(CS); 脉冲耦合神经网络(PCNN); 去噪; 图像融合;

D O I：

10.16136/j.joel.2013.09.030

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对脉冲耦合神经网络(PCNN)图像融合模型对含噪声图像敏感和融合时间效率不高的问题,通过引入压缩感知(CS)技术对传统模型进行改造,提出了一种融入CS技术的新型快速脉冲耦合图像融合方法,不仅能够弥补传统脉冲耦合模型抗噪声能力不强的缺陷,还可以实现含噪声图像去噪和图像融合同步进行,有效克服了传统去噪融合方法中人为将去噪过程和融合过程分开而造成的信息不一致等问题,在一定程度上提高了融合效果和时间效率。在多聚焦图像和小目标图像上进行了相关实验研究,并在视觉效果和性能评价、含噪声多少与方法性能、稳定性等方面进行了详细分析。实验结果表明,新方法无论从融合效果还是评价指标上均较一些相关方法显示出一定的优越性。

引用

页码：1811 / 1818

页数：8

共 11 条

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