【摘 要】
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为了提高融合后多光谱图像的质量,本文提出一种基于快速非下采样轮廓波变换(FNSCT)与萤火虫优化的自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的图像融合算法。将通过亮度-色度-饱和
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61405041,61571145);中央高校基本科研业务费面向国家重大需求培育计划(GK2080260167)
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为了提高融合后多光谱图像的质量,本文提出一种基于快速非下采样轮廓波变换(FNSCT)与萤火虫优化的自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的图像融合算法。将通过亮度-色度-饱和度(IHS)变换的多光谱图像亮度分量与全色图像分别进行FNSCT变换,获得相应的高低频系数。针对低频系数,采用区域平均能量法进行融合;对于高频子带,为了确定PCNN模型的最优参数,将PCNN算法的链接强度与链接范围自适应化,并利用萤火虫算法优化其余参数,获得更优的PCNN模型,实现高频系数的融合。最终经过FNSCT逆变换和IHS逆变
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