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基于RGF和改进自适应Unit-Linking PCNN的红外与可见光图像融合

杨艳春  王艳  党建武  王阳萍  
【摘要】:为了进一步提高融合图像的对比度和清晰度,提出一种基于RGF(Rolling Guidance Filter)和改进自适应Unit-Linking PCNN(Unit-Linking Pulse Coupled Neural Network)的红外与可见光图像融合方法。首先,源图像利用RGF和高斯滤波器进行多尺度分解。然后,针对基础层通过计算其最大区域能量,提出了将最大区域能量与源图像相结合的融合规则;针对细节层利用改进的自适应Unit-Linking PCNN进行处理,得到相应的神经元点火频率图,计算每个像素点火频率图的边缘特征,并选择两者边缘特征较大的系数作为融合图像系数。最后,利用多尺度重构融合图像。实验结果表明,本文融合算法能较好地突出图像的目标信息,提供丰富的背景细节,在图像的清晰度和人眼视觉效果方面取得较好的融合效果。

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