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题名基于自适应PCNN模型的四元数小波域图像融合算法
被引量：2
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作者
朱芳
刘卫
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机构
安徽新华学院通识教育学院
中国科学院合肥智能机械研究所
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出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2018年第7期660-667,共8页
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基金
安徽省质量工程<智慧课堂试点项目>(2017zhkt247)
安徽省高等学校自然科学研究重点项目(KJ2016A310)
安徽新华学院<概率论与数理统计A>教改课程项目(2015jgkcx11)
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文摘
针对红外和可见光图像的自身特点,本文提出一种基于四元数小波变换(QWT)和自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)模型相结合的红外图像与可见光图像融合的新算法。首先将红外图像与可见光图像分别进行四元数小波变换,分别得到低频子带和高频子带系数;其次,采用局部区域方差匹配的融合准则处理低频子带系数,并用自适应的PCNN模型处理高频子带系数,用一种改进的空间频率作为PCNN模型的刺激输入,且采用拉普拉斯算子调节PCNN模型的阈值;最后经过四元数小波逆变换实现图像的融合。将本文提出的新算法与经典的图像融合算法进行对比分析,实验结果说明,新方法取得了较好地视觉改进效果,并在客观标准上也达到一定的提高。
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关键词
图像融合
四元数小波变换
局部区域方差匹配
脉冲耦合神经网络
空间频率
拉普拉斯算子
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Keywords
image fusion
quaternion wavelet transform
local variance matching
pulse coupled neural network
spatial frequency
Laplace operator
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种新的基于NIG模型的四元数小波图像去噪方法
被引量：2
- 2
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作者
朱芳
刘卫
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机构
安徽新华学院通识教育学院
中国科学院合肥智能机械研究所
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出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2017年第10期928-935,共8页
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基金
安徽省高等学校自然科学研究重点项目(KJ2016A310)
安徽新华学院<概率论与数理统计A>教改课程项目(2015jgkcx11)
安徽科技学院校级项目(ZRC2016499)
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文摘
基于正态逆高斯模型和快速双边滤波,本文在四元数小波变换域提出一种新的图像去噪算法。首先将噪声图像进行四元数小波变换分解,其次应用快速双边滤波算法处理低频子带,高频子带采用正态逆高斯模型对其进行建模,并结合最大后验概率估计准则推导出相应的阈值函数,最后结合最优线性插值得到的阈值算法实现图像去噪。对提出的算法进行实验仿真,通过与已有优秀去噪算法比较,结果显示本文方法取得了不错的视觉效果,且在峰值信噪比和平均结构相似性上都得到一定的提高。
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关键词
四元数小波变换
双边滤波
正态逆高斯模型
最大后验概率估计
最优线性插值
图像去噪
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Keywords
quaternion wavelet transform, bilateral filtering, normal inverse Gaussian model, Bayesian maximum posterior estimation, optimal linear interpolation, image denoising
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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