典型文献
LNSST域内参数优化PCNN的多源图像融合
文献摘要：
针对局部非下采样剪切波变换(LNSST)与脉冲耦合神经网络(PCNN)工作不稳定、低频子带细节特征不足问题导致的融合图像细节丢失,视觉观感不佳,提出一种LNSST与PCNN结合的融合方法.首先,提出分裂果蝇优化算法对PCNN参数进行优化,消除源图像统计差异对PCNN工作稳定性的影响;然后,通过LNSST,将源图像分解为高/低频子带,并使用引导滤波刺激低频子带以表现更多的细节特征;最后,通过参数优化的PCNN融合LNSST高/低频子带,再经过LNSST逆变换得到完整的融合图像.在多聚焦、红外和医学3类融合任务共90组图像中的实验结果表明,对比多种融合方法,该方法主观上在画面清晰度等方面具有优势,客观上在6项评价指标上有2.9％～29.3％的提升;同时在不同的融合任务中都能有效地保留细节与纹理信息,提高了融合准确性.
文献关键词：
图像融合;局部非下采样剪切波变换;脉冲耦合神经网络;分裂果蝇优化算法;引导滤波
中图分类号：
作者姓名：
刘浩翰;姜泽宇;贺怀清;惠康华
作者机构：
中国民航大学计算机科学与技术学院 天津 300300
文献出处：
引用格式：
[1]刘浩翰;姜泽宇;贺怀清;惠康华-.LNSST域内参数优化PCNN的多源图像融合)[J].计算机辅助设计与图形学学报,2022(08):1193-1204
A类：
LNSST,局部非下采样剪切波变换,分裂果蝇优化算法
B类：
内参,PCNN,多源图像融合,对局,脉冲耦合神经网络,细节特征,不足问题,融合图像,视觉观,观感,融合方法,工作稳定性,图像分解,引导滤波,再经,逆变换,多聚焦,清晰度,纹理信息
AB值：
0.179827
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