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为得到更好的融合效果,将特征级融合与像素级融合相结合,利用Contourlet变换(CT)对源图像进行分解,对于近似图像,利用Canny算子进行边缘检测以得到边缘特征图像,再以边缘特征图像作为交叉视觉皮质模型的输入,根据各神经元的点火次数进行融合;对于细节图像,根据区域能量系数矩阵进行融合。通过多聚焦闹钟图像和CT、MRI图像对该算法进行实验,并以熵、互信息和平均梯度作为融合效果的评价指标。实验结果表明,该算法的性能优于传统融合算法。