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基于Contourlet变换和IPCNN的融合算法及其在可见光与红外线图像融合中的应用
  • ISSN号:1001-9014
  • 期刊名称:《红外与毫米波学报》
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]上海大学通信与信息工程学院,上海200072
  • 相关基金:国家自然科学基金(60472103),上海市优秀学科带头人基金(05XP14027),上海市重点学科项目(T0102)
中文摘要:

针对多传感器图像融合这一图像处理领域中的研究热点问题,提出了一种基于Contourlet变换和IPCNN的融合方法,该融合方法首先利用Contourlet对输入图像进行多尺度、多方向稀疏分解,准确地捕获图像中的二维或高维奇异信息,然后在Contourlet域充分利用IPCNN的同步激发特性,进行基于IPCNN的融合策略设计,提高了融合效果.仿真结果表明,该算法具有很好的融合效果。

英文摘要:

A fusion algorithm based on contourlet transform and improved pulse coupled neural network was proposed. By using the contourlet transform, the input images were firstly decomposed into a number of sub-images with various scale and directional features. Then, based on the IPCNN, a fusion rule in the contourlet domain was given. The fused coefficients could be generated by the IPCNN based fusion rule and the fused image was obtained by performing the inverse contourlet transform to the fused coefficients. The proposed algorithm was successfully applied for the visible image and infrared image fusion. The simulation results confirm the validity of the proposed method.

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期刊信息
  • 《红外与毫米波学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院上海技术物理研究所 中国光学学会
  • 主编:褚君浩
  • 地址:上海市玉田路500号
  • 邮编:200083
  • 邮箱:jimw@mail.sitp.ac.cn
  • 电话:021-25051553
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9014
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1577/TN
  • 邮发代号:4-335
  • 获奖情况:
  • 1992、1996年获全国优秀学术期刊一等奖,1999年首届国家期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,美国科学引文索引(扩展库),日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),瑞典开放获取期刊指南,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:8778