[发明专利]基于CS-CHMT和IDPCNN的多聚焦噪声图像融合方法无效
| 申请号： | 201310540752.2 | 申请日： | 2013-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN104008536A | 公开（公告）日： | 2014-08-27 |
| 发明（设计）人： | 罗强;罗晓清;关彪;张红英;吴小俊;张战成 | 申请（专利权）人： | 无锡金帆钻凿设备股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 214112 江苏省无*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于循环平移结合Contourlet域隐马尔科夫树模型(CS-CHMT)和改进的双通道脉冲耦合神经网络(IDPCNN)的多聚焦噪声图像融合方法，分别对包含一定水平高斯白噪声的两幅多聚焦图像采用CS-CHMT模型进行去噪处理，在此基础上，利用改进的双通道IDPCNN设计融合策略，获得最终的融合图像。本发明利用Contourlet变换高度的方向敏感性和各向异性的优势，结合隐马尔科夫树(HMT)模型进行图像降噪，并引入循环平移(CS)技术有效抑制图像在奇异点附近的伪Gibbs效应，提高了去噪图像的PSNR值；改进的IDPCNN融合方法相比传统的多聚焦图像融合方法不仅能有效保留更多表征图像特征的细节信息，极大地提高融合图像的质量，进一步改善其视觉效果，而且具有实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cs chmt idpcnn 聚焦 噪声 图像 融合 方法 | ||
【主权项】：
一种基于CS‑CHMT和IDPCNN的多聚焦噪声图像融合方法，其特征在于，分别对包含一定水平高斯白噪声的两幅多聚焦图像采用CS‑CHMT模型进行去噪处理，在此基础上，对得到的去噪图像利用改进的双通道IDPCNN设计融合策略，获得最终的融合图像。
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