【摘 要】
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针对传统多聚焦图像融合算法获得的融合图像对比度低的问题,提出基于改进加权法和自适应脉冲耦合神经网络的多聚焦图像融合算法.首先,源图像经Shearlet分解产生一个低频子带
【机 构】
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太原理工大学电气与动力工程学院,太原理工大学大数据学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61402319,61403273,61703299);山西省自然科学基金项目(201601D202044)资助
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针对传统多聚焦图像融合算法获得的融合图像对比度低的问题,提出基于改进加权法和自适应脉冲耦合神经网络的多聚焦图像融合算法.首先,源图像经Shearlet分解产生一个低频子带和一系列不同尺度、不同方向的高频子带.将源图像的低频子带的和以及低频子带的差的绝对值进行加权求和,采用平均梯度计算权值,得到融合后的低频子带;高频子带采用自适应脉冲耦合神经网络融合规则,其中,脉冲耦合神经网络采用改进的拉普拉斯能量和作为激励,其链接强度由源图像的区域空间频率自适应计算,根据脉冲耦合神经网络的点火映射图得到融合后的高频子带,
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