尚琳
- 作品数：1 被引量：22H指数：1
- 供职机构：中国人民解放军93897部队更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- Shearlet与改进PCNN相结合的图像融合被引量：22
- 2014年
- 为提高多聚焦和医学图像融合的性能,提出了一种基于Shearlet变换的新型图像融合算法。与小波变换类似,Shearlet具有简单的数学结构,这使其可以很方便地和多分辨分析关联起来。在对一幅图像作Shearlet变换时,可以将其在任意尺度和方向上进行解构,因而Shearlet比传统小波可以捕获更多的方向和其他几何信息。所以对于图像融合来说,Shearlet是一种很好选择。对于Shearlet子带系数的选择,采用了一种改进的PCNN的点火幅度来得到融合策略,而不是传统PCNN方法中的点火次数,点火幅度通过一个Sigmoid函数来得到。并且采用改进拉普拉斯能量和(SML)这一有效的聚焦度量作为PCNN的输入,以提高其性能。实验结果表明,该方法在视觉效果和客观评价指标上都要优于小波和非下采样Contourle(tNSCT)方法。
- 廖勇黄文龙尚琳李鹏
- 关键词：SHEARLET变换图像融合
