基于NSST的改进双通道PCNN多聚焦RGB图像融合
Improved dual-channel PCNN multi-focus RGB image fusion based on NSST
兰州交通大学 电子与信息工程学院, 兰州 730070
摘要
针对光学成像设备景深有限、图像部分失焦的问题，提出一种基于非下剪切波变换（NSST）的改进双通道脉冲神经耦合网络（PCNN）融合算法。首先，该算法采用Lab颜色空间分割RGB图像的亮度分量和色度分量间的关联性得到亮度和色度通道子图；然后，亮度通道子图使用NSST重构，色度通道子图使用能量匹配融合；针对融合时阈值设置和点火量化产生的误差，提出改进双通道PCNN模型融合，并结合对比敏感度函数（CSF）自适应设定PCNN参数；最后，亮度和色度重构图通过逆Lab得到最终融合图。实验结果证实，该算法可有效减小失真，抑制伪影并保留边缘轮廓信息，提升全场景清晰度。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62061023,61941109)
甘肃省高等学校创新能力提升项目(2019B-052)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.05.0208
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第1期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 308-311,315
文章编号: 1001-3695(2022)01-055-0308-04
发布历史
[2022-01-05] 印刷出版
引用本文
邸敬, 尹世杰, 廉敬. 基于NSST的改进双通道PCNN多聚焦RGB图像融合 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (1): 308-311,315. (Di Jing, Yin Shijie, Lian Jing. Improved dual-channel PCNN multi-focus RGB image fusion based on NSST [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (1): 308-311,315. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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