【摘 要】
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针对传统非下采样Contourlet变换与脉冲耦合神经网络结合(NSCT-PCNN)的图像融合模型中PCNN存在参数需要完全凭借人工经验设置的不足,本文引进了遗传算法进行自适应的参数设置
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,江苏徐州221116中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,北京100190;
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针对传统非下采样Contourlet变换与脉冲耦合神经网络结合(NSCT-PCNN)的图像融合模型中PCNN存在参数需要完全凭借人工经验设置的不足,本文引进了遗传算法进行自适应的参数设置.该模型在低频子带采用基于边缘的图像融合技术,在各带通子带则通过PCNN来确定融合子带系数,加入遗传算法进行参数自行设定,减少了需要人为经验设置参数的个数.最后将融合结果与小波变换,Laplace融合技术以及传统的PCNN-NSCT融合方法进行比较,发现本文方法不论在主观还是客观指数评价上都更佳.
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