基于自适应脉冲耦合神经网络图像融合新算法
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TP391.41

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航空科学基金资助项目(20090153003); 航空支撑科技基金资助项目(07C53007); 西北工业大学科技创新基金资助项目(2008KJ02011)


A new image fusion algorithm based on adaptive PCNN
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    针对传统的基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合算法中每个神经元链接强度取同一常数的不足,提出了一种基于自适应PCNN图像融合新算法。作为显著性特征,使用像素的拉普拉斯能量(EOL,energy of Lapla-cian)和标准差(SD,standard deviation)分别作为PCNN对应神经元的链接强度值。实验结果表明,本文方法融合结果优于Laplacian方法、小波方法和传统的PCNN方法。

    Abstract:

    Owing to the global coupling and pulse synchronization characteristic,pulse coupled neural networks(PCNN) has been proved to be suitable for image fusion.In this paper,a new image fusion algorithm based on adaptive PCNN is presented.Compared with the traditional algorithms where the linking strength of each neuron is assigned the same value,this algorithm uses the features of each pixel,e.g.energy of Laplacian and standard deviation,as its value,so that the linking strength of each pixel can be chosen adapt...

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李美丽.基于自适应脉冲耦合神经网络图像融合新算法[J].光电子激光,2010,(5):

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