双通道时延脉冲耦合神经网络的AOV-网拓扑排序 被引量：2

1

作者 聂仁灿 周冬明 赵东风 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第11期57-60,共4页

在时延脉冲耦合神经网络DPCNN的基础上提出了双通道时延脉冲耦合神经网络(DCDPCNN,Dual Channels DPCNN)模型,并提出了利用DCDPCNN来实现AOV-网拓扑排序算法。该算法在深度优先搜索的同时兼顾广度优先搜索,同时忽略节点进栈顺序,在求得... 在时延脉冲耦合神经网络DPCNN的基础上提出了双通道时延脉冲耦合神经网络(DCDPCNN,Dual Channels DPCNN)模型,并提出了利用DCDPCNN来实现AOV-网拓扑排序算法。该算法在深度优先搜索的同时兼顾广度优先搜索,同时忽略节点进栈顺序,在求得的拓扑序列的个数、计算中的临时数据量、有向环判断、计算速度方面,比传统算法有了较大的改进。 展开更多

关键词 双通道时延脉冲耦合神经网络 AOE-网 拓扑排序

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粒子群进化学习自适应双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法研究 被引量：16

2

作者 李奕 吴小俊 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期217-222,共6页

针对双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法中参数选取不易确定之挑战,提出了一种基于进化学习的自适应双通道脉冲耦合图像融合方法.通过引入自适应学习能力的进化学习算法和构建新的优化目标对双通道脉冲耦合神经网络模型参数来进行优化... 针对双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法中参数选取不易确定之挑战,提出了一种基于进化学习的自适应双通道脉冲耦合图像融合方法.通过引入自适应学习能力的进化学习算法和构建新的优化目标对双通道脉冲耦合神经网络模型参数来进行优化,提出的新算法能够有效地找到双通道脉冲耦合神经网络模型的近似最优参数,克服了经典双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法需要人工交互穷举尝试不同参数来获取较优参数之缺点.实验研究亦表明了上述优点. 展开更多

关键词 双通道脉冲耦合神经网络 进化学习 多准则目标函数 图像融合

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基于双通道脉冲耦合神经网络的应用研究 被引量：1

3

作者 郭新榀 段先华 夏加星 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第34期9225-9233,共9页

通过对双通道脉冲神经网络模型的改进,提出了一种邻域SEML激励的自适应双通道脉冲耦合神经网络医学图像融合的新方法。即通过提高模型的性能和脉冲神经网络进行自动化图像处理的能力。首先介绍了双通道脉冲耦合神经网络模型及其原理,然... 通过对双通道脉冲神经网络模型的改进,提出了一种邻域SEML激励的自适应双通道脉冲耦合神经网络医学图像融合的新方法。即通过提高模型的性能和脉冲神经网络进行自动化图像处理的能力。首先介绍了双通道脉冲耦合神经网络模型及其原理,然后阐述了基于这一模型的一种新融合算法,最后对本文融合算法以及各传统融合算法得到的实验仿真结果进行了分析。 展开更多

关键词 医学图像融合 双通道 脉冲耦合神经网络 链接强度 空间频域

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采用双通道卷积神经网络构建的随机脉冲噪声深度降噪模型 被引量：2

4

作者 徐少平 林珍玉 +2 位作者 崔燕 刘蕊蕊 杨晓辉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期2541-2548,共8页

为提高对随机脉冲噪声(RVIN)图像的降噪效果,该文提出一种被称为双通道降噪卷积神经网络(D-DnCNN)的RVIN深度降噪模型。首先,提取多个不同阶对数差值排序(ROLD)统计值及1个边缘特征统计值构成描述图块中心像素点是否为RVIN噪声的噪声感... 为提高对随机脉冲噪声(RVIN)图像的降噪效果,该文提出一种被称为双通道降噪卷积神经网络(D-DnCNN)的RVIN深度降噪模型。首先,提取多个不同阶对数差值排序(ROLD)统计值及1个边缘特征统计值构成描述图块中心像素点是否为RVIN噪声的噪声感知特征矢量。其次,利用预先训练好的深度置信网络(DBN)预测模型实现特征矢量到噪声标签的映射,完成对噪声图像中噪声点的检测。再次,在噪声检测标签的指示下采用Delaunay三角剖分插值算法快速修复噪声像素点从而获得初步复原图像。最后,将初步复原图像作为参考图像与噪声图像联接(concatenate)后输入D-DnCNN模型后获得残差图像,将参考图像减去残差图像即可获得降噪后图像。实验数据表明:D-DnCNN模型在各个噪声比例下的降噪效果均显著超过了现有的经典开关型RVIN降噪算法,与普通的单通道RVIN深度降噪模型相比也有较大幅度提升。 展开更多

关键词 图像处理 随机脉冲噪声 双通道降噪卷积神经网络 参考图像 噪声感知特征 噪声检测 插值

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利用脉冲耦合神经网络的高光谱多波段图像融合方法 被引量：9

5

作者 常威威 郭雷 +1 位作者 付朝阳 刘坤 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期205-209,235,共6页

针对高光谱图像波段众多、数据量大的特点,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)模型的高光谱多波段图像融合方法.根据高光谱图像多输入的特点对原始PCNN模型进行了扩充,采用多通道PCNN模型来对输入图... 针对高光谱图像波段众多、数据量大的特点,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)模型的高光谱多波段图像融合方法.根据高光谱图像多输入的特点对原始PCNN模型进行了扩充,采用多通道PCNN模型来对输入图像进行非线性融合处理.通过分析传统变阈值衰减模型的特点及其不足,提出了修正的变阈值指数增加模型,以改善融合效果和降低PCNN运行的时间复杂度.利用记录点火时刻的赋时矩阵得到带有一定增强效果的融合结果图像.实验结果表明,该方法的融合效果要优于传统的主成分分析融合方法和小波变换融合方法. 展开更多

关键词 高光谱图像 图像融合 脉冲耦合神经网络 多通道脉冲耦合神经网络模型

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基于双通道PCNN的玉米种子机械裂纹检测方法 被引量：1

6

作者 张新伟 易克传 +1 位作者 孙业荣 高连兴 《湖南农业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期103-108,共6页

针对玉米种子机械裂纹检测准确率低的问题,提出一种基于双通道脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的数字图像融合方法:1)运用离散小波变换(DWT)、非下采样轮廓波变换(NSCT)分别对预处理后的玉米种子机械裂纹图像进行分解,得到各自的高低频子带... 针对玉米种子机械裂纹检测准确率低的问题,提出一种基于双通道脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的数字图像融合方法:1)运用离散小波变换(DWT)、非下采样轮廓波变换(NSCT)分别对预处理后的玉米种子机械裂纹图像进行分解,得到各自的高低频子带;2)对高低频子带系数分别采用不同链接强度的改进空间频率激励的双通道PCNN模型进行融合操作,得到融合后的高低频子带系数;3)通过NSCT反变换得到最终的玉米种子机械裂纹图像。试验结果表明:采用双通道PCNN模型检测玉米种子机械裂纹的准确率为97.2%;图像熵、相关熵、相关系数、均方根误差分别为0.3511、1.7314、0.9835和0.5263,整体优于LoG、DWT、NSCT和PCNN方法;双通道PCNN方法的单张图像的执行时间为14.9007 s,运行时间最长,但效果最优。 展开更多

关键词 玉米种子 机械裂纹 双通道脉冲耦合神经网络 检测

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基于非下采样双树复轮廓波变换和稀疏表示的红外和可见光图像融合 被引量：17

7

作者 殷明 段普宏 +1 位作者 褚标 梁翔宇 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1763-1771,共9页

提出了一种基于非下采样双树复轮廓波变换(NSDTCT)和稀疏表示的红外和可见光图像融合方法,以改善传统的基于小波变换的图像融合方法的不足。该方法首先利用形态学变换处理源图像,利用NSDTCT变换进行图像分解得到低频子带系数和高频子带... 提出了一种基于非下采样双树复轮廓波变换(NSDTCT)和稀疏表示的红外和可见光图像融合方法,以改善传统的基于小波变换的图像融合方法的不足。该方法首先利用形态学变换处理源图像,利用NSDTCT变换进行图像分解得到低频子带系数和高频子带系数。根据高低频系数的不同特点,提出改进的稀疏表示(ISR)的融合规则用于低频子带;然后将改进的空间频率作为脉冲耦合神经网络的外部输入,提出基于自适应双通道脉冲耦合神经网络(2APCNN)的融合策略用于高频子带。最后通过NSDTCT逆变换获得融合后的图像。实验结果表明:本文方法在客观指标和视觉效果方面均优于传统图像融合的方法。与传统的NSCT-SR方法相比,实验的两组图像中4个客观指标:互信息(MI)、边缘信息保留量QAB/F,平均梯度(AG)和标准差(SD)分别提高了9.89%、6.39%、104.64%、55.09%和9.53%、17.77%、95.66%、52.89%。 展开更多

关键词 图像融合 红外图像 可见光图像 非下采样双树复轮廓波变换 稀疏表示 自适应双通道脉冲耦合神经网络 形态学变换

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基于背景色彩和PCNN的磨粒图像单通道分割 被引量：10

8

作者 张云强 张培林 王国德 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2012年第4期352-358,共7页

为有效地从磨粒图像中分离出磨粒区域,根据彩色磨粒图像背景相对单一的特点,提出了一种基于背景色彩和脉冲耦合神经网络(PCNN)的磨粒图像单通道分割方法。首先,利用Otsu算法对磨粒图像进行预分割处理,并计算图像背景色彩的统计特征,以... 为有效地从磨粒图像中分离出磨粒区域,根据彩色磨粒图像背景相对单一的特点,提出了一种基于背景色彩和脉冲耦合神经网络(PCNN)的磨粒图像单通道分割方法。首先,利用Otsu算法对磨粒图像进行预分割处理,并计算图像背景色彩的统计特征,以此作为背景的特征色彩矢量;然后,引入综合色距函数,通过计算图像中各像素与背景特征色彩之间的色差,将彩色磨粒图像三通道问题转化成单通道问题;最后,利用简化PCNN对构造的色差矩阵进行分割,从而得到彩色磨粒图像的分割结果。实验结果表明,该方法对含有单个磨粒和多个磨粒的彩色磨粒图像均能进行精确自动分割,是一种比较理想的分割方法。 展开更多

关键词 铁谱技术 彩色磨粒图像 脉冲耦合神经网络 OTSU算法 单通道 图像分割

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基于信息融合与深度残差收缩网络的DAB变换器开路故障诊断方法 被引量：5

9

作者 赵莹莹 何怡刚 +1 位作者 邢致恺 杜博伦 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期112-118,共7页

针对双有源桥(DAB)变换器开路故障诊断存在的多信号诊断和诊断阈值设置问题,提出了一种基于信息融合和深度残差收缩网络(DRSN)的DAB变换器开路故障诊断方法。首先,将DAB变换器的开路故障诊断信号减少至3个,减少了信号传感器的数量;其次... 针对双有源桥(DAB)变换器开路故障诊断存在的多信号诊断和诊断阈值设置问题,提出了一种基于信息融合和深度残差收缩网络(DRSN)的DAB变换器开路故障诊断方法。首先,将DAB变换器的开路故障诊断信号减少至3个,减少了信号传感器的数量;其次,采用递归图法和脉冲耦合神经网络将3个诊断信号的时间序列转化为图像进行信息融合,生成的融合图像可以反映不同故障状态下的故障特征且便于深度学习网络进行分类;最后,将融合图像输入构建的DRSN进行故障诊断,可以避免设置诊断阈值。使用RT-LAB搭建DAB变换器半实物系统进行实验。实验结果表明选择的3个诊断信号能够有效区分DAB变换器各IGBT开路故障状态。对比分析表明所提出的方法具有较高的故障诊断精度,平均诊断精度可达98.44%。 展开更多

关键词 双有源桥变换器 故障诊断 递归图 脉冲耦合神经网络 深度残差收缩网络

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结合SIST和压缩感知的CT与MRI图像融合 被引量：6

10

作者 殷明 段普宏 +1 位作者 褚标 梁翔宇 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第8期47-52,共6页

为了增强医学图像融合质量,提出了一种基于平移不变剪切波(SIST)和压缩感知的CT和MRI图像融合方法。首先,将源CT与MRI图像经过SIST分解后得到低频子带和高频子带;其次,对低频子带,提出了一种结合新的改进空间频率、改进的区域加权能量... 为了增强医学图像融合质量,提出了一种基于平移不变剪切波(SIST)和压缩感知的CT和MRI图像融合方法。首先,将源CT与MRI图像经过SIST分解后得到低频子带和高频子带;其次,对低频子带,提出了一种结合新的改进空间频率、改进的区域加权能量和局部区域相似匹配度的融合规则;对于高频子带,提出了一种基于自适应2PCNN-CS的融合规则;最后通过SIST逆变换得到融合图像。实验表明:本文方法在客观指标和图像视觉效果上都优于传统的CT与MRI医学图像融合方法。 展开更多

关键词 信号处理 平移不变剪切波 自适应双通道脉冲耦合神经网络 压缩感知

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基于NSCT域滚动引导滤波与自适应PCNN的医学图像融合 被引量：3

11

作者 邸敬 郭文庆 +2 位作者 刘冀钊 廉敬 任莉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第8期2520-2525,2530,共7页

针对传统CT和MRI医学图像融合后存在边缘轮廓模糊、纹理细节丢失等问题,提出基于NSCT域结合相位一致性滚动引导滤波与改进参数自适应双通道PCNN的图像融合方法。首先,采用相位一致性滚动引导滤波对CT源图像进行增强,提高骨骼轮廓结构清... 针对传统CT和MRI医学图像融合后存在边缘轮廓模糊、纹理细节丢失等问题,提出基于NSCT域结合相位一致性滚动引导滤波与改进参数自适应双通道PCNN的图像融合方法。首先,采用相位一致性滚动引导滤波对CT源图像进行增强,提高骨骼轮廓结构清晰度。然后,通过NSCT变换分解增强后的CT和MRI源图像得到低频子带和高频子带。低频子带系数采用改进参数自适应双通道脉冲耦合神经网络融合策略,明显改善了软组织的纹理细节模糊效果;高频子带系数采用加权求和修正拉普拉算法融合,提升了融合后图像的细节、纹理等信息。最后,通过逆NSCT变换重构出融合图像。通过五组对比实验表明,所提方法的AG、CC、SF、MSE以及CEN客观评价指标分别平均提高了13.30%、6.71%、4.40%、40.23%、19.16%,说明该融合方法在处理纹理细节、边缘轮廓、结构相似性以及图像像素方面性能更好。 展开更多

关键词 医学图像融合 非下采样轮廓波变换 相位一致性 滚动引导滤波 自适应双通道脉冲耦合神经网络

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采用DCT稀疏表示与Dual-PCNN的图像融合算法 被引量：3

12

作者 宋斌 吴乐华 +2 位作者 唐晓杰 文玉强 牟宇飞 《红外技术》 CSCD 北大核心 2015年第4期283-288,共6页

针对已有图像融合方法会导致融合图像亮度不均匀,与原图像对比度不一致,不适合人眼视觉效果的缺点,提出将DCT稀疏表示与双通脉冲耦合神经网络相结合的压缩感知域图像融合算法。首先结合图像DCT稀疏表示的特点,设计射线采样矩阵;再对测... 针对已有图像融合方法会导致融合图像亮度不均匀,与原图像对比度不一致,不适合人眼视觉效果的缺点,提出将DCT稀疏表示与双通脉冲耦合神经网络相结合的压缩感知域图像融合算法。首先结合图像DCT稀疏表示的特点,设计射线采样矩阵;再对测量值采用基于测量值的信息熵加权平均融合;最后经过全变分优化算法对融合测量值重构得到融合图像。通过对多组不同类型传感器所获图像融合实验的主观视觉分析和客观评价表明,该算法所得的融合图像能从原始图像中获取更多有用信息,更好地保持原图像的边缘信息,从而获得更好的视觉效果。 展开更多

关键词 压缩感知 双通道脉冲耦合神经网络 信息熵 全变分优化算法

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基于NSST变换域KFE与DUM-PCNN的伪彩色图像融合

13

作者 王峰 程咏梅 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期698-703,共6页

针对夜视图像融合过程中,目标信息不突出、色彩信息显示不自然等问题,提出了一种新的基于NSST变换域的伪彩色融合方法,采用Kirsch特征能量(KFE)和所构造的双通道单链接记忆性脉冲耦合神经网络(DUM-PCNN)设计了新融合方案,在NSST变换域... 针对夜视图像融合过程中,目标信息不突出、色彩信息显示不自然等问题,提出了一种新的基于NSST变换域的伪彩色融合方法,采用Kirsch特征能量(KFE)和所构造的双通道单链接记忆性脉冲耦合神经网络(DUM-PCNN)设计了新融合方案,在NSST变换域内完成红外(IR)与可见光(VIS)的融合;将融合后的图像与IR及VIS进行线性组合并将其分配至YUV彩色空间,合成伪彩色(FC)图像。最后,利用色彩空间的信息转换技术获得染色后的夜视图像。基于不同数据集的对比实验结果表明,文中所提出的FC图像融合方法,能得到突出的目标信息,呈现出与自然图像相近的外观。 展开更多

关键词 图像融合 非下采样的剪切波变换 Kirsch特征能量 双通道单链接记忆性脉冲耦合神经网络 膜厚度 像素

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结合视觉显著性与Dual-PCNN的红外与可见光图像融合 被引量：8

14

作者 侯瑞超 周冬明 +2 位作者 聂仁灿 刘栋 郭晓鹏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第B06期162-166,共5页

针对现存的红外与可见光图像融合算法亮度不均、目标不突出、对比度不高、细节丢失等问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)具有多尺度、最具稀疏表达的特性,显著性检测具有突出红外目标的优势,双通道脉冲耦合神经网络(Dual-PCNN)具有耦合... 针对现存的红外与可见光图像融合算法亮度不均、目标不突出、对比度不高、细节丢失等问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)具有多尺度、最具稀疏表达的特性,显著性检测具有突出红外目标的优势,双通道脉冲耦合神经网络(Dual-PCNN)具有耦合、脉冲同步激发等优点,提出一种基于NSST结合视觉显著性引导Dual-PCNN的图像融合方法。首先,通过NSST分解红外与可见光图像各方向的高频与低频子带系数;然后,低频子带系数采用基于显著性决策图引导Dual-PCNN融合策略,高频子带系数采用改进的空间频率作为优化Dual-PCNN的激励进行融合;最后,经过NSST逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合图像红外目标突出且可见光背景细节丰富。该方法相比于其他融合算法在主观评价与客观评价上都有一定程度的改善。 展开更多

关键词 非下采样剪切波变换 视觉显著性 双通道脉冲耦合神经网络 图像融合

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基于NSST域的改进加权非负矩阵分解的图像融合 被引量：3

15

作者 史敏红 高媛 +1 位作者 秦品乐 王丽芳 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第3期268-273,共6页

针对加权非负矩阵分解中算法复杂度较高的问题,提出一种基于加权非负矩阵分解和双通道脉冲耦合神经网络的图像融合的改进算法。首先,对已经配准的两个源图像进行非下采样Shearlet变换;然后,对于图像低频子带,采用改进的WNMF的算法,动态... 针对加权非负矩阵分解中算法复杂度较高的问题,提出一种基于加权非负矩阵分解和双通道脉冲耦合神经网络的图像融合的改进算法。首先,对已经配准的两个源图像进行非下采样Shearlet变换;然后,对于图像低频子带,采用改进的WNMF的算法,动态更新权值矩阵,更好地提取图像特征信息。对于高频子带,采用改进双通道脉冲耦合神经网络的算法,链接强度值采用块的梯度值,更好地保留图像的微小细节信息;最后,经过非下采样Shearlet的逆变换得到融合图像。实验表明,将加权非负矩阵分解与双通道脉冲耦合神经网络相结合,不仅能很好的提取图像的特征信息,保留更多细节信息;同时双通道的脉冲耦合神经网络的方法能提高算法运行效率。 展开更多

关键词 加权非负矩阵分解 非下采样剪切波变换 双通道脉冲耦合神经网络 链接强度

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一种基于正交处理的角跟踪系统数字校相方法 被引量：9

16

作者 宋晓瑞 王元钦 +1 位作者 郑海昕 闫冬 《电子测量技术》 2015年第10期41-45,52,共6页

针对双通道单脉冲角跟踪系统中存在的方位、俯仰差通道不正交的问题,在对基于正交处理的角误差提取原理进行深入研究分析的基础上,通过利用数字振荡器生成本振信号的初相进行相位补偿以及将方位、俯仰差通道分置的方法,进而提出了一种... 针对双通道单脉冲角跟踪系统中存在的方位、俯仰差通道不正交的问题,在对基于正交处理的角误差提取原理进行深入研究分析的基础上,通过利用数字振荡器生成本振信号的初相进行相位补偿以及将方位、俯仰差通道分置的方法,进而提出了一种基于正交处理的数字校相方法。通过对采用不同校相方法时角误差提取精度的分析,从理论推导和仿真实验两方面验证了新方法的可行性。仿真结果表明该新方法可以减小方位、俯仰差通道不正交这一因素给角误差提取所带来的误差,从而提高双通道单脉冲角跟踪系统的角误差提取精度。 展开更多

关键词 双通道单脉冲 数字校相 角误差提取 交叉耦合

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基于改进引导滤波与DCPCNN的图像融合方法 被引量：4

17

作者 李敏 苑贤杰 +1 位作者 骆志丹 邱晓华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第19期207-213,270,共8页

针对红外图像与可见光图像融合易产生边缘信息缺失,目标不够突出等问题,将引导滤波的保持边缘特性与双通道脉冲耦合神经网络(DCPCNN)的非线性耦合调制特性相结合,提出一种基于改进引导滤波与DCPCNN的红外与可见光图像融合算法。该方法... 针对红外图像与可见光图像融合易产生边缘信息缺失,目标不够突出等问题,将引导滤波的保持边缘特性与双通道脉冲耦合神经网络(DCPCNN)的非线性耦合调制特性相结合,提出一种基于改进引导滤波与DCPCNN的红外与可见光图像融合算法。该方法首先选取非下采样剪切波变换将图像进行分解,获得高低频分量;对低频分量的融合是利用改进空间频率作用DCPCNN输入激励,且其链接强度由表征图像信息的平均梯度自适应调整来确定;高频分量融合是利用局部平均梯度与区域方差自适应加权,而后采用改进的引导滤波进行平滑处理实现空间一致性;最后,对分别处理后的各分量经过非下采样剪切波变换可逆变换获取融合图像。针对典型背景目标和复杂背景目标两类实验结果表明,与经典的曲波变换、双树复小波变换、非下采样轮廓波变换和非下采样剪切波变换等方法相比,该算法可以有效综合图像的优势信息,且在平均梯度、标准差、空间频率、相关系数等方面具有更高的优势。 展开更多

关键词 图像融合 引导滤波 自适应双通道脉冲耦合神经网络(DCPCNN) 非下采样剪切波变换

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