[发明专利]基于多尺度变换与脉冲耦合神经网络的图像融合方法在审
| 申请号： | 202110696686.2 | 申请日： | 2021-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN113421200A | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 伍云霞;张海兰 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学（北京） |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/50;G06T7/33;G06N3/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100083 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明的目的在于提供一种基于多尺度变换与脉冲耦合神经网络的图像融合方法，该方法直接面向图像融合技术，将对齐后的可见光与红外图像进行多尺度变换，采用非下采样剪切波变换把输入图像分解成高低子频带，采用快速引导滤波进行显著性检测，改进脉冲耦合神经网络的模型，采用PA‑PCNN从空间纹理分布以及亮度分布上对图像进行多区域划分，最后对处理后的高低子频带进行逆NSST变换生成融合图像。该方法既解决了基于区域的图像融合方法所获得的图像细节不够丰富，易出现伪影的问题，又提高了算法的执行效率，且显著性检测也使得融合的图像具有良好的视觉效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 变换 脉冲 耦合 神经网络 图像 融合 方法 | ||
【主权项】：
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