【摘 要】
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针对红外可见光图像融合，提出一种将显著计算和自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)结合起来，指导多尺度图像融合中的低频系数融合的方法。这种方法合理利用了视觉显著计算的结果，充分反映出人眼对像素点的感知强度，在融合图像中最大程度保留源图像中的显著信息，因此能获得较好的融合效果。通过对一种多尺度变换方法，形态非抽样小波的图像融合实验，证明了该方法的有效性。
【机 构】
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深圳大学信息工程学院,广东 深圳 518060 信阳职业技术学院 数学与计算机科学学院,河南 信阳
【出 处】
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2013年中国计算机学会人工智能会议
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针对红外可见光图像融合，提出一种将显著计算和自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)结合起来，指导多尺度图像融合中的低频系数融合的方法。这种方法合理利用了视觉显著计算的结果，充分反映出人眼对像素点的感知强度，在融合图像中最大程度保留源图像中的显著信息，因此能获得较好的融合效果。通过对一种多尺度变换方法，形态非抽样小波的图像融合实验，证明了该方法的有效性。
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