双模态脉冲耦合神经网络高分辨率光学卫星影像分割 被引量：1

1

作者 李利伟 马建文 温奇 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期322-325,共4页

针对应用PCNN分割高空间分辨率光学卫星影像存在的问题,提出一种双模态PCNN算法。利用北京地区QuickBird影像进行实验,结果表明,该算法能够弱化影像目标内部灰度变化信息对结果的影响,并能提取影像目标几何结构特征信息,为高空间分辨率... 针对应用PCNN分割高空间分辨率光学卫星影像存在的问题,提出一种双模态PCNN算法。利用北京地区QuickBird影像进行实验,结果表明,该算法能够弱化影像目标内部灰度变化信息对结果的影响,并能提取影像目标几何结构特征信息,为高空间分辨率光学卫星影像分割提供了一种新方法。 展开更多

关键词 高空间分辨率 光学卫星影像 影像分割 双模态脉冲耦合神经网络

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粒子群进化学习自适应双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法研究 被引量：16

2

作者 李奕 吴小俊 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期217-222,共6页

针对双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法中参数选取不易确定之挑战,提出了一种基于进化学习的自适应双通道脉冲耦合图像融合方法.通过引入自适应学习能力的进化学习算法和构建新的优化目标对双通道脉冲耦合神经网络模型参数来进行优化... 针对双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法中参数选取不易确定之挑战,提出了一种基于进化学习的自适应双通道脉冲耦合图像融合方法.通过引入自适应学习能力的进化学习算法和构建新的优化目标对双通道脉冲耦合神经网络模型参数来进行优化,提出的新算法能够有效地找到双通道脉冲耦合神经网络模型的近似最优参数,克服了经典双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法需要人工交互穷举尝试不同参数来获取较优参数之缺点.实验研究亦表明了上述优点. 展开更多

关键词 双通道脉冲耦合神经网络 进化学习 多准则目标函数 图像融合

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双通道时延脉冲耦合神经网络的AOV-网拓扑排序 被引量：2

3

作者 聂仁灿 周冬明 赵东风 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第11期57-60,共4页

在时延脉冲耦合神经网络DPCNN的基础上提出了双通道时延脉冲耦合神经网络(DCDPCNN,Dual Channels DPCNN)模型,并提出了利用DCDPCNN来实现AOV-网拓扑排序算法。该算法在深度优先搜索的同时兼顾广度优先搜索,同时忽略节点进栈顺序,在求得... 在时延脉冲耦合神经网络DPCNN的基础上提出了双通道时延脉冲耦合神经网络(DCDPCNN,Dual Channels DPCNN)模型,并提出了利用DCDPCNN来实现AOV-网拓扑排序算法。该算法在深度优先搜索的同时兼顾广度优先搜索,同时忽略节点进栈顺序,在求得的拓扑序列的个数、计算中的临时数据量、有向环判断、计算速度方面,比传统算法有了较大的改进。 展开更多

关键词 双通道时延脉冲耦合神经网络 AOE-网 拓扑排序

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基于双通道脉冲耦合神经网络的应用研究 被引量：1

4

作者 郭新榀 段先华 夏加星 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第34期9225-9233,共9页

通过对双通道脉冲神经网络模型的改进,提出了一种邻域SEML激励的自适应双通道脉冲耦合神经网络医学图像融合的新方法。即通过提高模型的性能和脉冲神经网络进行自动化图像处理的能力。首先介绍了双通道脉冲耦合神经网络模型及其原理,然... 通过对双通道脉冲神经网络模型的改进,提出了一种邻域SEML激励的自适应双通道脉冲耦合神经网络医学图像融合的新方法。即通过提高模型的性能和脉冲神经网络进行自动化图像处理的能力。首先介绍了双通道脉冲耦合神经网络模型及其原理,然后阐述了基于这一模型的一种新融合算法,最后对本文融合算法以及各传统融合算法得到的实验仿真结果进行了分析。 展开更多

关键词 医学图像融合 双通道 脉冲耦合神经网络 链接强度 空间频域

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基于小波变换的双通道脉冲耦合神经网络图像融合

5

作者 阮晓宇 韩超 《平顶山学院学报》 2019年第2期59-64,共6页

提出了一种基于小波变换的双通道脉冲耦合神经网络的图像融合方法.先使用小波变换的方法来分解配准后的各个源图像,进而得到各个源图像的低频分量和高频分量,再把得到的低频和高频系数进行融合处理,使用高斯加权平均的低频融合规则来处... 提出了一种基于小波变换的双通道脉冲耦合神经网络的图像融合方法.先使用小波变换的方法来分解配准后的各个源图像,进而得到各个源图像的低频分量和高频分量,再把得到的低频和高频系数进行融合处理,使用高斯加权平均的低频融合规则来处理低频子带,利用双通道脉冲耦合神经网络的融合规则处理各高频子带,链接系数为图像的清晰度.融合后的小波系数取决于点火图和点火次数的多少,最后的融合图像由小波逆变换得到.实验结果表明,该方法能更有效地提取原始图像的特征信息,在主观视觉效果以及客观性能指标上较传统算法都有所改善. 展开更多

关键词 图像融合 双通道 小波变换 脉冲耦合神经网络

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基于改进的引导滤波和双通道脉冲耦合神经网络的医学图像融合 被引量：12

6

作者 王建 吴锡生 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第15期73-80,共8页

为解决多模医学图像融合边缘模糊,互补信息不充分的问题,提出一种基于改进的引导滤波和双通道脉冲耦合神经网络(PCNN)的医学图像融合算法。利用非下采样轮廓波对医学源图像进行变换,采用双通道PCNN融合图像的低频部分,将改进的拉普拉斯... 为解决多模医学图像融合边缘模糊,互补信息不充分的问题,提出一种基于改进的引导滤波和双通道脉冲耦合神经网络(PCNN)的医学图像融合算法。利用非下采样轮廓波对医学源图像进行变换,采用双通道PCNN融合图像的低频部分,将改进的拉普拉斯能量和作为双通道PCNN的激励输入,将改进的空间频率作为链接强度;采用改进的引导滤波算法融合图像的高频部分。融合后的低频和高频信号进行非下采样轮廓波变换逆变换即可得到融合图像。实验结果表明,多模医学图像融合中,所提算法有效保留了源图像的特征信息,并在互信息量、信息熵、空间频率等客观评价指标上取得了良好的效果。 展开更多

关键词 图像处理 医学图像融合 引导滤波 非下采样轮廓波 双通道脉冲耦合神经网络 改进的拉普拉斯能量和

原文传递

基于非下采样双树复轮廓波变换和稀疏表示的红外和可见光图像融合 被引量：17

7

作者 殷明 段普宏 +1 位作者 褚标 梁翔宇 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1763-1771,共9页

提出了一种基于非下采样双树复轮廓波变换(NSDTCT)和稀疏表示的红外和可见光图像融合方法,以改善传统的基于小波变换的图像融合方法的不足。该方法首先利用形态学变换处理源图像,利用NSDTCT变换进行图像分解得到低频子带系数和高频子带... 提出了一种基于非下采样双树复轮廓波变换(NSDTCT)和稀疏表示的红外和可见光图像融合方法,以改善传统的基于小波变换的图像融合方法的不足。该方法首先利用形态学变换处理源图像,利用NSDTCT变换进行图像分解得到低频子带系数和高频子带系数。根据高低频系数的不同特点,提出改进的稀疏表示(ISR)的融合规则用于低频子带;然后将改进的空间频率作为脉冲耦合神经网络的外部输入,提出基于自适应双通道脉冲耦合神经网络(2APCNN)的融合策略用于高频子带。最后通过NSDTCT逆变换获得融合后的图像。实验结果表明:本文方法在客观指标和视觉效果方面均优于传统图像融合的方法。与传统的NSCT-SR方法相比,实验的两组图像中4个客观指标:互信息(MI)、边缘信息保留量QAB/F,平均梯度(AG)和标准差(SD)分别提高了9.89%、6.39%、104.64%、55.09%和9.53%、17.77%、95.66%、52.89%。 展开更多

关键词 图像融合 红外图像 可见光图像 非下采样双树复轮廓波变换 稀疏表示 自适应双通道脉冲耦合神经网络 形态学变换

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基于经验模态分解提取纹理的图像融合算法 被引量：5

8

作者 张宝华 刘鹤 张传亭 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期463-468,共6页

为了提升医学图像融合质量,采用了一种基于2维经验模态分解(BEMD)特征分类和复合型脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法。首先将多模医学图像经过BEMD分解成2维内蕴模函数(BIMF)和残差项,然后分别将BIMF层和残差项值输入脉冲耦合神经网... 为了提升医学图像融合质量,采用了一种基于2维经验模态分解(BEMD)特征分类和复合型脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法。首先将多模医学图像经过BEMD分解成2维内蕴模函数(BIMF)和残差项,然后分别将BIMF层和残差项值输入脉冲耦合神经网络(PCNN)中,得到各自的点火映射图,再将相同点火次数的像素提取归类,点火次数大的对应图像纹理,归为纹理类,其余归为背景类;统计各个纹理类集合中的像素极值确定灰度分布范围,最后将两幅图像中纹理类像素集合处于灰度分布范围的像素通过PCNN进行融合,其它像素通过双通道PCNN进行融合。结果表明,该算法解决了PCNN对偏暗图像的处理效果不理想的问题,与传统融合算法相比,性能具有优势,且能够较大幅度提高融合图像的质量。 展开更多

关键词 图像处理 医学图像融合 2维经验模态分解 2维内蕴模函数 脉冲耦合神经网络 特征提取

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BEMD和狼群算法的自适应PCNN图像去噪方法

9

作者 杨虹 晋涛 +3 位作者 申冲 米康民 黄纯德 刘永鑫 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第4期251-256,共6页

提出一种二维经验模态分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)和狼群算法(Grey Wolf Optimization,GWO)自适应脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的复合图像去噪方法。通过BEMD将原始图像分解成多个... 提出一种二维经验模态分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)和狼群算法(Grey Wolf Optimization,GWO)自适应脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的复合图像去噪方法。通过BEMD将原始图像分解成多个二维固有模态函数分量和一个残余分量,用狼群算法对PCNN参数进行优化,对分解的各个分量进行去噪,并将去噪后的各分量进行重建得到去噪后的图像。主要优点包括:(1)有效确定PCNN关键参数,提高模型收敛速度;(2)有效解决高强度噪声的抑制问题;(3)通过对噪声点进行隔离并恢复原始像素点,最终使得图像细节信息得以完整保留。 展开更多

关键词 图像去噪 脉冲耦合神经网络 狼群算法 二维经验模态分解

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基于双通道PCNN的NSST域红外与可见光图像融合 被引量：2

10

作者 王兴龙 朱芳 《平顶山学院学报》 2020年第2期55-61,共7页

针对传统红外与可见光图像融合中存在的一些不足,提出一种新的基于非下采样剪切波变换(NSST)和双通道脉冲耦合神经网络模型(2APCNN)的红外与可见光图像融合算法.该算法首先对红外图像进行预处理,提高源图像的对比度,再对红外与可见光图... 针对传统红外与可见光图像融合中存在的一些不足,提出一种新的基于非下采样剪切波变换(NSST)和双通道脉冲耦合神经网络模型(2APCNN)的红外与可见光图像融合算法.该算法首先对红外图像进行预处理,提高源图像的对比度,再对红外与可见光图像进行NSST分解得到低频和高频子带系数;然后对分解后的低频子带系数进行二维小波分解再次得到相应的低频和高频子带,低频部分采用一种基于显著图的融合策略,高频部分采用绝对值取大的原则,之后再对低频和高频采用小波逆变换得到NSST重构所需的低频部分;接着对NSST分解后的高频子带采用双通道PCNN进行处理;最后对处理过的低频和高频子带进行NSST逆变换得到最终的融合图像.几组图像的实验结果对比显示,该算法相比其他算法在客观评价指标和视觉效果上均取得了一定的改进. 展开更多

关键词 图像融合 红外与可见光图像 非下采样剪切波变换(NSST) 小波变换(DWT) 显著图 双通道脉冲耦合神经网络(2APCNN)

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基于NSST-DWT-ICSAPCNN的多模态图像融合算法 被引量：2

11

作者 王晓娜 潘晴 田妮莉 《红外技术》 CSCD 北大核心 2022年第5期497-503,共7页

为了增加融合图像的信息量,结合非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Shearlet Transform,NSST)和离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)的互补优势,提出了改进的多模态图像融合方法。采用NSST对两幅源图像进行多尺度、多方向的... 为了增加融合图像的信息量,结合非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Shearlet Transform,NSST)和离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)的互补优势,提出了改进的多模态图像融合方法。采用NSST对两幅源图像进行多尺度、多方向的分解,得到相应的高频子带和低频子带;利用DWT将低频子带进一步分解为低频能量子带和低频细节子带,并利用最大值选择规则融合能量子带;采用改进连接强度的自适应脉冲耦合神经网络(Improved Connection Strength Adaptive Pulse Coupled Neural Network,ICSAPCNN)分别融合细节子带和高频子带,并对能量子带和细节子带进行DWT逆变换,得到融合的低频子带;采用NSST逆变换重构出细节信息丰富的融合图像。实验证明,提出的算法在主观视觉和客观评价方面均优于其他几种算法,且能同时适用于红外与可见光源图像、医学源图像的融合。 展开更多

关键词 多模态图像 图像融合 离散小波变换 自适应脉冲耦合神经网络 非下采样剪切波变换

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基于MSVD和MPCNN模型的多模态医学图像融合算法研究 被引量：3

12

作者 宋方奔 缪正飞 张子齐 《中国数字医学》 2019年第7期9-12,共4页

目的:提出一种联合脉冲耦合神经网络改进模型(modified pulse coupled neural network,MPCNN)和多分辨奇异值分解(multi-resolution singular value decomposition,MSVD)的多模态医学图像融合算法。方法:第一步,采用MSVD将已配准的MRI... 目的:提出一种联合脉冲耦合神经网络改进模型(modified pulse coupled neural network,MPCNN)和多分辨奇异值分解(multi-resolution singular value decomposition,MSVD)的多模态医学图像融合算法。方法:第一步,采用MSVD将已配准的MRI和CT图像分解成高频和低频子图像;第二步,采用基于自适应连接因子的MPCNN方法融合低频系数,高频系数采用绝对值取大进行融合,最大限度保存图像细节信息;第三步,采用MSVD逆变换重建融合图像。结果:8组CT和MRI图像融合实验表明,基于提出算法获得的融合图像对比度、清晰度和边缘强度均最佳,且定量评价指标标准差、熵、互信息和边缘强度均高于其他融合算法。结论:提出的MPCNN算法能有效克服传统PCNN算法的局限性,与MSVD结合后融合性能优越,具有较高普适性和实用性,是一种可行的CT和MRI图像融合算法。 展开更多

关键词 脉冲耦合神经网络 多分辨奇异值分解 多模态 医学图像融合

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基于信息融合与深度残差收缩网络的DAB变换器开路故障诊断方法 被引量：4

13

作者 赵莹莹 何怡刚 +1 位作者 邢致恺 杜博伦 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期112-118,共7页

针对双有源桥(DAB)变换器开路故障诊断存在的多信号诊断和诊断阈值设置问题,提出了一种基于信息融合和深度残差收缩网络(DRSN)的DAB变换器开路故障诊断方法。首先,将DAB变换器的开路故障诊断信号减少至3个,减少了信号传感器的数量;其次... 针对双有源桥(DAB)变换器开路故障诊断存在的多信号诊断和诊断阈值设置问题,提出了一种基于信息融合和深度残差收缩网络(DRSN)的DAB变换器开路故障诊断方法。首先,将DAB变换器的开路故障诊断信号减少至3个,减少了信号传感器的数量;其次,采用递归图法和脉冲耦合神经网络将3个诊断信号的时间序列转化为图像进行信息融合,生成的融合图像可以反映不同故障状态下的故障特征且便于深度学习网络进行分类;最后,将融合图像输入构建的DRSN进行故障诊断,可以避免设置诊断阈值。使用RT-LAB搭建DAB变换器半实物系统进行实验。实验结果表明选择的3个诊断信号能够有效区分DAB变换器各IGBT开路故障状态。对比分析表明所提出的方法具有较高的故障诊断精度,平均诊断精度可达98.44%。 展开更多

关键词 双有源桥变换器 故障诊断 递归图 脉冲耦合神经网络 深度残差收缩网络

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基于双通道PCNN的玉米种子机械裂纹检测方法 被引量：1

14

作者 张新伟 易克传 +1 位作者 孙业荣 高连兴 《湖南农业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期103-108,共6页

针对玉米种子机械裂纹检测准确率低的问题,提出一种基于双通道脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的数字图像融合方法:1)运用离散小波变换(DWT)、非下采样轮廓波变换(NSCT)分别对预处理后的玉米种子机械裂纹图像进行分解,得到各自的高低频子带... 针对玉米种子机械裂纹检测准确率低的问题,提出一种基于双通道脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的数字图像融合方法:1)运用离散小波变换(DWT)、非下采样轮廓波变换(NSCT)分别对预处理后的玉米种子机械裂纹图像进行分解,得到各自的高低频子带;2)对高低频子带系数分别采用不同链接强度的改进空间频率激励的双通道PCNN模型进行融合操作,得到融合后的高低频子带系数;3)通过NSCT反变换得到最终的玉米种子机械裂纹图像。试验结果表明:采用双通道PCNN模型检测玉米种子机械裂纹的准确率为97.2%;图像熵、相关熵、相关系数、均方根误差分别为0.3511、1.7314、0.9835和0.5263,整体优于LoG、DWT、NSCT和PCNN方法;双通道PCNN方法的单张图像的执行时间为14.9007 s,运行时间最长,但效果最优。 展开更多

关键词 玉米种子 机械裂纹 双通道脉冲耦合神经网络 检测

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结合SIST和压缩感知的CT与MRI图像融合 被引量：5

15

作者 殷明 段普宏 +1 位作者 褚标 梁翔宇 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第8期47-52,共6页

为了增强医学图像融合质量,提出了一种基于平移不变剪切波(SIST)和压缩感知的CT和MRI图像融合方法。首先,将源CT与MRI图像经过SIST分解后得到低频子带和高频子带;其次,对低频子带,提出了一种结合新的改进空间频率、改进的区域加权能量... 为了增强医学图像融合质量,提出了一种基于平移不变剪切波(SIST)和压缩感知的CT和MRI图像融合方法。首先,将源CT与MRI图像经过SIST分解后得到低频子带和高频子带;其次,对低频子带,提出了一种结合新的改进空间频率、改进的区域加权能量和局部区域相似匹配度的融合规则;对于高频子带,提出了一种基于自适应2PCNN-CS的融合规则;最后通过SIST逆变换得到融合图像。实验表明:本文方法在客观指标和图像视觉效果上都优于传统的CT与MRI医学图像融合方法。 展开更多

关键词 信号处理 平移不变剪切波 自适应双通道脉冲耦合神经网络 压缩感知

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采用DCT稀疏表示与Dual-PCNN的图像融合算法 被引量：3

16

作者 宋斌 吴乐华 +2 位作者 唐晓杰 文玉强 牟宇飞 《红外技术》 CSCD 北大核心 2015年第4期283-288,共6页

针对已有图像融合方法会导致融合图像亮度不均匀,与原图像对比度不一致,不适合人眼视觉效果的缺点,提出将DCT稀疏表示与双通脉冲耦合神经网络相结合的压缩感知域图像融合算法。首先结合图像DCT稀疏表示的特点,设计射线采样矩阵;再对测... 针对已有图像融合方法会导致融合图像亮度不均匀,与原图像对比度不一致,不适合人眼视觉效果的缺点,提出将DCT稀疏表示与双通脉冲耦合神经网络相结合的压缩感知域图像融合算法。首先结合图像DCT稀疏表示的特点,设计射线采样矩阵;再对测量值采用基于测量值的信息熵加权平均融合;最后经过全变分优化算法对融合测量值重构得到融合图像。通过对多组不同类型传感器所获图像融合实验的主观视觉分析和客观评价表明,该算法所得的融合图像能从原始图像中获取更多有用信息,更好地保持原图像的边缘信息,从而获得更好的视觉效果。 展开更多

关键词 压缩感知 双通道脉冲耦合神经网络 信息熵 全变分优化算法

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基于NSCT域滚动引导滤波与自适应PCNN的医学图像融合 被引量：2

17

作者 邸敬 郭文庆 +2 位作者 刘冀钊 廉敬 任莉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第8期2520-2525,2530,共7页

针对传统CT和MRI医学图像融合后存在边缘轮廓模糊、纹理细节丢失等问题,提出基于NSCT域结合相位一致性滚动引导滤波与改进参数自适应双通道PCNN的图像融合方法。首先,采用相位一致性滚动引导滤波对CT源图像进行增强,提高骨骼轮廓结构清... 针对传统CT和MRI医学图像融合后存在边缘轮廓模糊、纹理细节丢失等问题,提出基于NSCT域结合相位一致性滚动引导滤波与改进参数自适应双通道PCNN的图像融合方法。首先,采用相位一致性滚动引导滤波对CT源图像进行增强,提高骨骼轮廓结构清晰度。然后,通过NSCT变换分解增强后的CT和MRI源图像得到低频子带和高频子带。低频子带系数采用改进参数自适应双通道脉冲耦合神经网络融合策略,明显改善了软组织的纹理细节模糊效果;高频子带系数采用加权求和修正拉普拉算法融合,提升了融合后图像的细节、纹理等信息。最后,通过逆NSCT变换重构出融合图像。通过五组对比实验表明,所提方法的AG、CC、SF、MSE以及CEN客观评价指标分别平均提高了13.30%、6.71%、4.40%、40.23%、19.16%,说明该融合方法在处理纹理细节、边缘轮廓、结构相似性以及图像像素方面性能更好。 展开更多

关键词 医学图像融合 非下采样轮廓波变换 相位一致性 滚动引导滤波 自适应双通道脉冲耦合神经网络

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基于BEMD和自适应PCNN的偏振图像融合 被引量：3

18

作者 李世维 黄丹飞 +1 位作者 王惠敏 邹彤 《激光杂志》 北大核心 2018年第3期94-98,共5页

针对传统偏振图像融合视觉效果较差,纹理细节信息保留不充分等问题,结合BEMD变换的多分辨率、多尺度特性和PCNN全局耦合、脉冲同步激发等优点,提出了一种基于BEMD和自适应PCNN的偏振图像融合算法。首先融合线偏振度图像和偏振角图像得... 针对传统偏振图像融合视觉效果较差,纹理细节信息保留不充分等问题,结合BEMD变换的多分辨率、多尺度特性和PCNN全局耦合、脉冲同步激发等优点,提出了一种基于BEMD和自适应PCNN的偏振图像融合算法。首先融合线偏振度图像和偏振角图像得到偏振特征图像,然后对偏振特征图像和强度图像进行BEMD分解,对于低频分量,采用局部能量的融合方法;对于高频分量,采用区域方差自适应调整PCNN的链接强度,根据其显著性度量融合各子带系数。实验结果表明,该算法在视觉效果和空间频率,边缘保持度,互信息和平均梯度等多项评价指标上较其他算法均有优势。 展开更多

关键词 偏振图像 二维经验模态分解 脉冲耦合神经网络 图像融合

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复杂背景下的人体热图像分割

19

作者 谭建辉 潘保昌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第14期13-16,共4页

复杂背景下,特别是在环境与人体温度相差不大的情况下,红外运动人体目标与背景的灰度值会非常相似,准确的红外人体分割是一个难题。对基于混合高斯模型的背景减除法进行改进,在二值化阶段采用改进型的脉冲耦合神经网络(PCNN)进行精细分... 复杂背景下,特别是在环境与人体温度相差不大的情况下,红外运动人体目标与背景的灰度值会非常相似,准确的红外人体分割是一个难题。对基于混合高斯模型的背景减除法进行改进,在二值化阶段采用改进型的脉冲耦合神经网络(PCNN)进行精细分割,利用多模态免疫进化算法(MIEA)自动确定PCNN分割参数。仿真实验结果表明,该算法图像分割精度高,实现了快速自动分割,取得了较为理想的图像分割效果。 展开更多

关键词 混合高斯模型 脉冲耦合神经网络 多模态免疫进化算法 图像分割

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基于NSST变换域KFE与DUM-PCNN的伪彩色图像融合

20

作者 王峰 程咏梅 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期698-703,共6页

针对夜视图像融合过程中,目标信息不突出、色彩信息显示不自然等问题,提出了一种新的基于NSST变换域的伪彩色融合方法,采用Kirsch特征能量(KFE)和所构造的双通道单链接记忆性脉冲耦合神经网络(DUM-PCNN)设计了新融合方案,在NSST变换域... 针对夜视图像融合过程中,目标信息不突出、色彩信息显示不自然等问题,提出了一种新的基于NSST变换域的伪彩色融合方法,采用Kirsch特征能量(KFE)和所构造的双通道单链接记忆性脉冲耦合神经网络(DUM-PCNN)设计了新融合方案,在NSST变换域内完成红外(IR)与可见光(VIS)的融合;将融合后的图像与IR及VIS进行线性组合并将其分配至YUV彩色空间,合成伪彩色(FC)图像。最后,利用色彩空间的信息转换技术获得染色后的夜视图像。基于不同数据集的对比实验结果表明,文中所提出的FC图像融合方法,能得到突出的目标信息,呈现出与自然图像相近的外观。 展开更多

关键词 图像融合 非下采样的剪切波变换 Kirsch特征能量 双通道单链接记忆性脉冲耦合神经网络 膜厚度 像素

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