基于NSCT 域感受野模型的图像融合方法
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作者:
作者单位:

1. 中国人民武装警察部队武警工程大学
2. 空军工程大学导弹学院计算机系
3. 空军工程大学导弹学院

作者简介:

孔韦韦

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基金项目:

直觉模糊集及其应用研究


Technique for image fusion based on non-subsampled contourlet
transform domain receptive field model
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    摘要:

    针对多传感器图像融合问题, 提出了一种基于非下采样轮廓波变换域感受野模型的图像融合方法. 首先, 采
    用非下采样轮廓波变换对源图像进行多尺度、多方向稀疏分解; 然后, 对低频子图像采用改进型感受野模型进行融
    合, 高频子图像则采用自适应Unit-Fast-Linking 脉冲耦合神经网络模型进行融合; 最后, 将各子图像进行非下采样轮
    廓波逆变换, 得到最终融合图像. 仿真实验表明了所提出方法的有效性.

    Abstract:

    To the multi-sensor image fusion problem, a technique for image fusion based on non-subsampled contourlet
    transform(NSCT) domain receptive field model is presented. Firstly, by using NSCT, multi-scale and multi-direction sparse
    decomposition of source images are performed. Then, an improved receptive field model is utilized to achieve the fusion of
    the low frequency sub-images. In addition, the course of the high frequency sub-images fusion can be completed by using the
    model of adaptive unit-fast-linking pulse coupled neural network. Finally, the final fused image can be gained by adopting
    inverse NSCT to all sub-images. The simulation experimental results show the effectiveness of the proposed technique.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

孔韦韦 雷英杰 雷阳 李卫忠.基于NSCT 域感受野模型的图像融合方法[J].控制与决策,2011,26(10):1493-1498

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  • 收稿日期:2010-05-17
  • 最后修改日期:2010-08-15
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  • 在线发布日期: 2011-10-20
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