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基于拉普拉斯金字塔与PCNN-SML的图像融合算法
被引量：
8
1
作者
王佺
聂仁灿
+3 位作者
金鑫
周冬明
贺康建
余介夫
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第S1期122-124,共3页
基于拉普拉斯金字塔(LP)与脉冲耦合神经网络(PCNN)变换,提出了一种有效的多聚焦图像融合算法。首先,利用拉普拉斯金字塔对图像进行对多尺度分解,并利用PCNN对每一尺度的分解图像进行处理,以获取描述特征聚类的神经元点火频率图;然后,利...
基于拉普拉斯金字塔(LP)与脉冲耦合神经网络(PCNN)变换,提出了一种有效的多聚焦图像融合算法。首先,利用拉普拉斯金字塔对图像进行对多尺度分解,并利用PCNN对每一尺度的分解图像进行处理,以获取描述特征聚类的神经元点火频率图;然后,利用点火频率图的局部拉普拉斯分量绝对和(SML),实现了图像每一尺度LP分解的融合;最后,通过LP分解的重构实现了对多聚焦图像的融合。实验结果表明,所提方法在各项客观评价指标上均优于传统融合算法,体现出了良好的性能。
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关键词
多聚焦图像融合
拉普拉斯金字塔变换
脉冲耦合神经网络
局部
sml
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职称材料
题名
基于拉普拉斯金字塔与PCNN-SML的图像融合算法
被引量：
8
1
作者
王佺
聂仁灿
金鑫
周冬明
贺康建
余介夫
机构
云南大学信息学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第S1期122-124,共3页
基金
国家自然科学基金(61365001
61463052)
+1 种基金
云南省应用基础研究计划项目(2012FD003)
云南省科技创新强省计划(2014AB016)资助
文摘
基于拉普拉斯金字塔(LP)与脉冲耦合神经网络(PCNN)变换,提出了一种有效的多聚焦图像融合算法。首先,利用拉普拉斯金字塔对图像进行对多尺度分解,并利用PCNN对每一尺度的分解图像进行处理,以获取描述特征聚类的神经元点火频率图;然后,利用点火频率图的局部拉普拉斯分量绝对和(SML),实现了图像每一尺度LP分解的融合;最后,通过LP分解的重构实现了对多聚焦图像的融合。实验结果表明,所提方法在各项客观评价指标上均优于传统融合算法,体现出了良好的性能。
关键词
多聚焦图像融合
拉普拉斯金字塔变换
脉冲耦合神经网络
局部
sml
Keywords
Multi-focus image fusion
Laplace pyramid transform
Pulse coupled neural network
Local sum of modified laplacian
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于拉普拉斯金字塔与PCNN-SML的图像融合算法
王佺
聂仁灿
金鑫
周冬明
贺康建
余介夫
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016
8
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