【摘 要】
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提出了一种基于小波变换的双通道脉冲耦合神经网络的图像融合方法.先使用小波变换的方法来分解配准后的各个源图像,进而得到各个源图像的低频分量和高频分量,再把得到的低频
【基金项目】
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安徽省教育厅高校自然科学研究项目(KJ2016A056);国家级大学生创新训练项目(201810363021);安徽省大学生创新训练项目(201710363154);电子信息科学与技术专业综合改革试点项目(2016zy013,2015zyzhgg02);电子信息类应用型人才实践与创新能力培养项目(2016jyxm0095,2016jyxm06);电子科学与光电信息工程系基层教学组织项目(201
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提出了一种基于小波变换的双通道脉冲耦合神经网络的图像融合方法.先使用小波变换的方法来分解配准后的各个源图像,进而得到各个源图像的低频分量和高频分量,再把得到的低频和高频系数进行融合处理,使用高斯加权平均的低频融合规则来处理低频子带,利用双通道脉冲耦合神经网络的融合规则处理各高频子带,链接系数为图像的清晰度.融合后的小波系数取决于点火图和点火次数的多少,最后的融合图像由小波逆变换得到.实验结果表明,该方法能更有效地提取原始图像的特征信息,在主观视觉效果以及客观性能指标上较传统算法都有所改善.
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