[发明专利]结合视觉注意机制和PCNN的图像融合方法有效
| 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： | 本发明适用于图像技术领域，提供了一种结合视觉注意机制和PCNN的图像融合方法，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；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；根据低频融合系数、高频融合系数得到融合图像。本发明提供的技术方案具有融合效果好的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 视觉 注意 机制 pcnn 图像 融合 方法 | ||
【主权项】：
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)； β ij = 1 1 + 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； ω A ( i , j ) = 1 , if T A ( i , j ) ≥ T B ( 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。
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