【摘 要】
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针对图像空间分辨率低及分类精度不高等问题,提出一种基于简化脉冲耦合神经网络（S-PCNN）与拉普拉斯金字塔分解算法的彩色图像融合算法。首先,把RGB图像转换到HSI彩色空间中得到
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针对图像空间分辨率低及分类精度不高等问题,提出一种基于简化脉冲耦合神经网络（S-PCNN）与拉普拉斯金字塔分解算法的彩色图像融合算法。首先,把RGB图像转换到HSI彩色空间中得到H、S、I三个分量,将H分量输入到S-PCNN模型中,利用S-PCNN对H分量进行特征区域聚类后,基于脉冲震荡频图和局部熵实现各源图像的H分量融合;然后采用拉普拉斯金字塔对S、I分量进行分辨率分解,根据不同融合策略对不同拉普拉斯金字塔图层中的S、I分量进行融合。最后,对融合后的H、S、I分量进行彩色空间逆变换,得到最终的RGB图像
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