【摘 要】
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作为一种新型的神经网络模型，脉冲耦合神经网络（PCNN）已经在众多领域得到了应用。针对现有脉冲耦合神经网络图像融合算法存在的不足，提出了一种新的自适应PCNN图像融合算法。提取
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作为一种新型的神经网络模型，脉冲耦合神经网络（PCNN）已经在众多领域得到了应用。针对现有脉冲耦合神经网络图像融合算法存在的不足，提出了一种新的自适应PCNN图像融合算法。提取原始待融合图像的互补特征作为PCNN的外部输入，并通过提取待融合图像的对比度特征自适应确定PCNN的链接强度参数；分析了传统PCNN获取最优图像融合结果的方法，探索性地将结构相似度引入到PCNN融合结果的评价中，为PCNN最优融合结果的获取提供了很好的借鉴作用。通过红外和可见光等图像的仿真实验结果表明，提出的融合算法是有效的。
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