作者：周哓玲; 江泽涛图像处理脉冲耦合神经网络点火时间矩阵多区域划分引导滤波图像加权融合
摘要：针对红外与可见光图像融合细节信息不够丰富、易出现伪影等问题,提出了一种结合脉冲耦合神经网络(PCNN)与引导滤波的红外与可见光图像融合方法。改进传统PCNN模型结构,在脉冲产生单元加入抑制项,避免像素重复点火对点火时间矩阵带来噪声;以原图为引导图像对点火时间矩阵T进行引导滤波,得到兼具显著信息与边缘细节信息的多区域加权划分矩阵;基于该多区域加权划分矩阵,对红外与可见光图像进行加权融合。同时,根据PCNN数学模型点火行为分析,提出了一种包含约束的PCNN模型参数设置方法,可降低PCNN模型参数设置的复杂度。实验结果表明该融合方法具有较高的融合效率,同时融合图像细节信息丰富,无明显伪影,交叉熵、空间频率指标相对于当前常用融合方法均较优。
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