基于小波分解和PCNN的图像融合方法

随着融合技术的发展、小波理论的成熟,小波变换以其良好的时频特性在图像融合领域脱颖而出。本文在小波变换理论的基础上,提出了一种结合小波分解的改进型PCNN图像融合新方法。首先对两幅已经配准的原始图像进行小波多尺度分解;然后基于改进后的脉冲耦合神经网络模型提出一种新的融合规则,文中重点针对小波分解后高频域和低频域的特点,分别在各频域采用不同的融合方法,最后通过逆小波变换重构图像得到融合后的图像。仿真结果和评价指标结果表明,此方法更好地保留了原图像中的有用信息,提高了融合图像的质量。