【摘 要】
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为充分保留源图像的细节信息,提高融合图像的清晰度、对比度,提出一种基于改进脉冲耦合神经网络(improved pulse coupled neural network,IPCNN)的红外与可见光图像融合算法
【机 构】
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桂林电子科技大学广西高校图像图形智能处理重点实验室,桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室
【基金项目】
:
国家自然科学基金项目(61572147);广西科技计划基金项目(AC16380108、2015BC19022);桂林电子科技大学图像图形智能处理重点实验基金项目(GIIP201501);广西可信软件重点实验室基金项目(kx201502);广西研究生教育创新计划基金项目(YJCXS201536、2016YJCX71)
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为充分保留源图像的细节信息,提高融合图像的清晰度、对比度,提出一种基于改进脉冲耦合神经网络(improved pulse coupled neural network,IPCNN)的红外与可见光图像融合算法。对源图像进行非降采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT),采用基于静态小波变换(static wavelet transform,SWT)的融合策略对低频子带进行融合,对高频子带采用绝对值取大与IPCNN相结合的融合方式,在融合过程中引入链接突触
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