【摘 要】
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针对传统图像融合方法计算复杂度高、运行机制过于机械的问题，提出了一种基于剪切波变换（S T ）与直觉模糊‐脉冲耦合神经网络（IF‐PCNN）模型的新型图像融合方法。利用ST优越的图像
【基金项目】
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河南省基础与前沿技术研究计划资助项目(132300410452)
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针对传统图像融合方法计算复杂度高、运行机制过于机械的问题，提出了一种基于剪切波变换（S T ）与直觉模糊‐脉冲耦合神经网络（IF‐PCNN）模型的新型图像融合方法。利用ST优越的图像信息捕捉性能对源图像进行多尺度多方向分解，对经典PCNN模型进行改进，赋予IF性能形成IF‐PCNN新型模型，并对低频子带图像和一系列高频子带图像进行融合，最后采取ST反变换获得最终融合结果图像。仿真结果表明，同现有的几种经典融合方法相比，文中提出的方法在主客观评价过程中均具有显著的优势。
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