[发明专利]结合视觉注意机制和PCNN的图像融合方法有效

专利信息
申请号: 201310067764.8 申请日: 2013-03-04
公开(公告)号: CN103455990A 公开(公告)日: 2013-12-18
发明(设计)人: 张基宏;邓苗;柳伟;杨秀林 申请(专利权)人: 深圳信息职业技术学院
主分类号: G06T5/50 分类号: G06T5/50
代理公司: 深圳中一专利商标事务所 44237 代理人: 梁珣
地址: 518172 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 结合 视觉 注意 机制 pcnn 图像 融合 方法
【权利要求书】:

1.一种结合视觉注意机制和PCNN的图像融合方法,其特征在于,所述方法包括:

将源图像A和源图像B分别进行视觉显示计算得到源图像A的显著图A、源图像B的显著图B;

将源图像A和源图像B分别进行多尺度变换得到源图像A的高频系数A和低频系数A、源图像B的高频系数B和低频系数B;

将显著图A作为PCNN模型的链接输入,将低频系数A作为PCNN模型的反馈输入,依据公式1和显著图A构造自适应链接系数βij.A;对PCNN模型点火得到点火映射图TA(i,j);

将显著图B作为PCNN模型的链接输入,将低频系数B作为PCNN模型的反馈输入,依据公式1和显著图B构造自适应链接系数βij.B;对PCNN模型点火得到点火映射图TB(i,j);

βij=11+e-ηS(i,j)+2.5]]>公式1

其中η为调节因子,S(i,j)为像素(i,j)的显著度值,βij为自适应链接系数;

根据公式2得到低频融合系数,依据高频系数A和高频系数B得到高频融合系数;

ωA(i,j)=1,if TA(i,j)TB(i,j)0,else]]>公式2

其中,ωA(i,j)为低频融合系数,TA(i,j)为源图像A的点火映射图TB(i,j)为源图像B的点火映射图;

根据低频融合系数、高频融合系数得到融合图像。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述PCNN控制域传递函数为:U=F*(L*βij+1);其中L为PCNN控制域的链接输入,F为PCNN控制域的反馈输入;βij为自适应链接系数,U为输出结果。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多尺度变换为形态非抽样小波变换。

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