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基于拉普拉斯金字塔与PCNN-SML的图像融合算法
引用本文:王佺,聂仁灿,金鑫,周冬明,贺康建,余介夫.基于拉普拉斯金字塔与PCNN-SML的图像融合算法[J].计算机科学,2016,43(Z6):122-124.
作者姓名:王佺  聂仁灿  金鑫  周冬明  贺康建  余介夫
作者单位:云南大学信息学院 昆明650500,云南大学信息学院 昆明650500,云南大学信息学院 昆明650500,云南大学信息学院 昆明650500,云南大学信息学院 昆明650500,云南大学信息学院 昆明650500
基金项目:本文受国家自然科学基金(61365001,61463052),云南省应用基础研究计划项目(2012FD003),云南省科技创新强省计划(2014AB016)资助
摘    要:基于拉普拉斯金字塔(LP)与脉冲耦合神经网络(PCNN)变换,提出了一种有效的多聚焦图像融合算法。首先,利用拉普拉斯金字塔对图像进行对多尺度分解,并利用PCNN对每一尺度的分解图像进行处理,以获取描述特征聚类的神经元点火频率图;然后,利用点火频率图的局部拉普拉斯分量绝对和(SML),实现了图像每一尺度LP分解的融合;最后,通过LP分解的重构实现了对多聚焦图像的融合。实验结果表明,所提方法在各项客观评价指标上均优于传统融合算法,体现出了良好的性能。

关 键 词:多聚焦图像融合  拉普拉斯金字塔变换  脉冲耦合神经网络  局部SML

Image Fusion Algorithm Using LP Transformation and PCNN-SML
WANG Quan,NIE Ren-can,JIN Xin,ZHOU Dong-ming,HE Kang-jian and YU Jie-fu.Image Fusion Algorithm Using LP Transformation and PCNN-SML[J].Computer Science,2016,43(Z6):122-124.
Authors:WANG Quan  NIE Ren-can  JIN Xin  ZHOU Dong-ming  HE Kang-jian and YU Jie-fu
Affiliation:School of Information Science and Engineering,Yunnan University,Kunming 650500,China,School of Information Science and Engineering,Yunnan University,Kunming 650500,China,School of Information Science and Engineering,Yunnan University,Kunming 650500,China,School of Information Science and Engineering,Yunnan University,Kunming 650500,China,School of Information Science and Engineering,Yunnan University,Kunming 650500,China and School of Information Science and Engineering,Yunnan University,Kunming 650500,China
Abstract:
Keywords:Multi-focus image fusion  Laplace pyramid transform  Pulse coupled neural network  Local sum of modified laplacian
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