作者：岳静静; 李茂忠; 陈骥; 罗永芳; 胡志宇红外图像多聚焦图像融合脉冲耦合神经网络非下采样轮廓波变换
摘要：由于红外镜头景深的限制,为获得场景中所有区域都聚焦清晰的图像,提出一种在非下采样轮廓波变换（NSCT）域结合改进的脉冲耦合神经网络（PCNN）的多聚焦红外图像的融合算法。首先通过NSCT将图像分解为不同尺度和方向的子带;低频子带图像利用基于一致性验证的特征选择规则进行融合;对于高频子带,采用改进的空域频率激励PCNN模型,选择点火时间最大的系数进行融合;最后通过NSCT反变换得到融合图像。通过多组同一场景不同聚焦位置下的红外图像融合实验,结果分析表明该算法能从源图像中获得更多的信息,更好地保留源图像的边缘信息,融合效果优于相关算法。
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