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基于区域特征的SCM多聚焦图像融合算法
  • ISSN号:1672-7207
  • 期刊名称:中南大学学报(自然科学版)
  • 时间:0
  • 页码:-
  • 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:哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61175126);中央高校基本科研业务费专项资金项目(HEUCFZ1209)高等学校博士学科点专项(20112304110009)
  • 相关项目:基于云差分进化算法的高维多目标优化算法研究
中文摘要:

针对人眼对图像局部区域更敏感的特点,提出一种基于图像区域特征的自适应脉冲发放皮层模型(SCM)的多聚焦图像融合算法。该方法将多聚焦图像融合过程分为2个阶段:第1阶段基于图像的源图像局部区域特征对比,融合相同区域及优越区域;然后采用SCM模型对2幅图像的差异区域进行融合并相应的提出一种融合准则;为得到最佳的模型融合参数,采用引力搜索算法进行智能寻优,且为了提升算法的求解性能采用2种自改进策略。仿真实验采用3组标准图片对算法进行验证,本文算法均取得较好的融合效果,验证本文所提算法的有效性。

英文摘要:

Considering our eyes are very sensitive on regional characteristics, a new fusion algorithm which combines regional characteristics and adaptive SCM is proposed. And the new algorithm has two steps to fusing image. Firstly, comparing the regional characteristics of the two images, and fusing the best area and the same area. Then, the difference area of image will be fused by SCM model. And a fusion standard was proposed. In order to select parameters of the model to get a better fusion image, an optimization algorithm was adopted and some improvements will be make to enhance searching ability. At last, experimental results show that the method can provide a best fusion quality in visual sense than other contrast algorithm.

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期刊信息
  • 《中南大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:中南大学
  • 主编:黄伯云
  • 地址:湖南长沙中南大学校本部
  • 邮编:410083
  • 邮箱:zngdxb@csu.edu.cn
  • 电话:0731-88879765
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-7207
  • 国内统一刊号:ISSN:43-1426/N
  • 邮发代号:42-19
  • 获奖情况:
  • 首届全国优秀科技期刊评比一等奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,首届中国有色金属工业优秀科技期刊评比一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 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,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,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)
  • 被引量:20874