【图像融合】基于脉冲耦合神经网络PCNN实现红外光强与偏振图像图像融合附Matlab代码

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🔥 内容介绍

红外光强图像和偏振图像可以提供互补的信息，将两者融合可以获得更丰富的信息，提高图像的质量。本文提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的红外光强与偏振图像图像融合方法。该方法利用PCNN的局部连接和迭代计算特性，有效地提取图像的特征信息，并通过融合规则将光强图像和偏振图像的信息进行融合。实验结果表明，该方法可以有效地提高图像的对比度和清晰度，并保留图像的细节信息。

1. 引言

红外光强图像和偏振图像可以提供互补的信息，例如，红外光强图像可以提供目标的温度信息，而偏振图像可以提供目标的表面结构信息。将两者融合可以获得更丰富的信息，提高图像的质量。

目前，图像融合方法主要分为基于空间域、基于变换域和基于模型的方法。基于空间域的方法直接对图像的像素进行操作，简单易行，但融合效果有限。基于变换域的方法将图像变换到其他域进行融合，可以获得更好的融合效果，但计算量较大。基于模型的方法利用模型来描述图像的特征，并根据模型进行融合，可以获得更准确的融合结果，但模型的建立比较困难。

脉冲耦合神经网络(PCNN)是一种模拟人脑视觉系统的模型，具有局部连接和迭代计算的特性。PCNN可以有效地提取图像的特征信息，并通过融合规则将不同图像的信息进行融合。

2. 基于PCNN的图像融合方法

本文提出的基于PCNN的图像融合方法包括以下步骤：

1. 对红外光强图像和偏振图像进行预处理，包括灰度化、归一化等。

2. 将预处理后的图像输入到PCNN模型中，进行特征提取。

3. 根据融合规则将提取的特征进行融合。

4. 对融合后的图像进行后处理，包括阈值化、形态学处理等。

3. 结论

本文提出了一种基于PCNN的红外光强与偏振图像图像融合方法。该方法利用PCNN的局部连接和迭代计算特性，有效地提取图像的特征信息，并通过融合规则将光强图像和偏振图像的信息进行融合。实验结果表明，该方法可以有效地提高图像的对比度和清晰度，并保留图像的细节信息。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1]陈龙斌.基于脉冲耦合神经网络的图像分割与图像融合研究[D].云南大学,2015.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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