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题名基于FRGF和改进PCNN的红外可见光图像融合
被引量：2
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作者
杨艳春
王可
闫岩
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机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
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出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期1593-1601,共9页
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基金
长江学者和创新团队发展计划资助项目(No.IRT_16R36)
国家自然科学基金项目(No.62067006)
+6 种基金
甘肃省科技计划项目(No.18JR3RA104)
甘肃省高等学校产业支撑计划项目(No.2020C19)
兰州市科技计划项目(No.2019449)
甘肃省教育厅:青年博士基金项目(No.2022QB067)
甘肃省自然科学基金项目(No.21JR7RA300)
兰州交通大学天佑创新团队(No.TY202003)
兰州交通大学-天津大学联合创新基金项目(No.2021052)资助。
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文摘
为解决图像融合中边缘细节保留不理想的问题,本文提出了一种快速滚动引导滤波器和改进脉冲耦合神经网络相结合的红外可见光图像融合方法。提出的快速滚动引导滤波器可以较好地在保留边缘、细节纹理信息的同时有效提高运行效率。首先,利用快速滚动引导滤波和高斯滤波对源图像进行多尺度分解;其次,为了使基础层图像更好地突出轮廓信息,采用相似性匹配的融合规则对图像进行融合;然后,细节层采用改进参数自适应脉冲耦合神经网络规则进行融合;最后,经过多尺度重构得到融合结果图。实验结果表明,与其它5种融合方法相比,该算法不仅在视觉效果上得到了提升,而且能够充分保存图像的边缘和纹理等信息,极大地提高了运行效率。另外,该方法在客观评价指标上均优于对比方法。
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关键词
图像处理
快速滚动引导滤波器
红外可见光图像融合
脉冲耦合神经网络
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Keywords
image processing
fast rolling guided filter
infrared and visible image fusion
pulse coupled neural network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN29
[电子电信—物理电子学]
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