应用小波变换的自适应脉冲耦合神经网络在图像融合中的应用

摘要

设计并实现了一种适用于红外与可见光图像融合的基于小波变换的自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)融合技术.首先,对融合的两幅图像进行小波分解得到两组多尺度图像.然后,在小波域充分利用PCNN的同步激发特性,进行PCNN的融合策略设计;使用不同频率下小波系数的局域熵作为PCNN对应神经元的链接强度,经过PCNN点火获得参与融合图像在小波域中的点火映射图;根据点火时间计算点火映射梯度图,再通过判决选择算子,选择点火时间梯度最大的小波系数作为融合系数.最后,对融合后的小波系数进行重构生成融合图像.进行了两组图像融合实验,结果显示,在迭代次数为50次时,与经典小波方法相比,两组实验结果的熵分别提高1.1%,0.7%;平均梯度分别提高8.3%,3.7%;空间频率分别提高2.5%,1.5%;标准差分别提高1.9%,0.6%;交叉熵分别缩小5.6%,4.9%,结果表明本文方法用于红外与可见光图像的融合十分有效.