计算机应用研究

北大核心,JST,Pж(AJ),CSCD扩展版,WJCI

国内刊号:51-1196/TP

国际刊号:1001-3695

计算机应用研究杂志2022年第1期:基于NSST的改进双通道PCNN多聚焦RGB图像融合

发布日期:

作者:邸敬,尹世杰,廉敬,

单位:兰州交通大学电子与信息工程学院,兰州730070;

关键词:多聚焦融合,非下采样剪切波,耦合神经网络,Lab空间,人眼视觉特性,

基金:国家自然科学基金资助项目(62061023,61941109);甘肃省高等学校创新能力提升项目(2019B-052);;

针对光学成像设备景深有限、图像部分失焦的问题,提出一种基于非下剪切波变换(NSST)的改进双通道脉冲神经耦合网络(PCNN)融合算法。首先,该算法采用Lab颜色空间分割RGB图像的亮度分量和色度分量间的关联性得到亮度和色度通道子图;然后,亮度通道子图使用NSST重构,色度通道子图使用能量匹配融合;针对融合时阈值设置和点火量化产生的误差,提出改进双通道PCNN模型融合,并结合对比敏感度函数(CSF)自适应设定PCNN参数;最后,亮度和色度重构图通过逆Lab得到最终融合图。实验结果证实,该算法可有效减小失真,抑制伪影并保留边缘轮廓信息,提升全场景清晰度。

来源:2022年第1期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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