【摘 要】
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传统图像融合技术存在融合后图像边缘清晰度低的问题,为此,引入改进神经网络,提出一种图像融合技术的设计方法。通过分析改进神经网络的理论概述,提出基于改进神经网络构建脉冲融合数学模型的方式,对图像融合中的行为进行数学描述与约束。同时,根据每个神经元在网络中的不同状态,制定图像融合行为实施规则,对其附近区域内的神经元信息进行捕获即可。以此根据随机分布概率,对图像中噪声的分布进行定义,在完成边缘去除处理的
【机 构】
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兰州文理学院数字媒体学院,兰州文理学院传媒工程学院
【基金项目】
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甘肃省高等学校创新能力提升项目(编号:2019B-194),兰州文理学院校级基金项目(编号:2020YQZX01)。
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传统图像融合技术存在融合后图像边缘清晰度低的问题,为此,引入改进神经网络,提出一种图像融合技术的设计方法。通过分析改进神经网络的理论概述,提出基于改进神经网络构建脉冲融合数学模型的方式,对图像融合中的行为进行数学描述与约束。同时,根据每个神经元在网络中的不同状态,制定图像融合行为实施规则,对其附近区域内的神经元信息进行捕获即可。以此根据随机分布概率,对图像中噪声的分布进行定义,在完成边缘去除处理的基础上,实现对图像融合技术的研究。设计对比实验,证明提出的融合技术在对多组图像融合组进行融合后,图像边缘
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