【摘 要】
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针对光谱差异较大的红外与可见光图像,本文提出一种基于潜在低秩表示(LatLRR)和脉冲式耦合神经网络(PCNN)的多尺度融合模型。首先,该算法利用非下采样剪切波变换(NSST)获取图
【机 构】
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吉林农业科技学院电气与信息工程学院
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针对光谱差异较大的红外与可见光图像,本文提出一种基于潜在低秩表示(LatLRR)和脉冲式耦合神经网络(PCNN)的多尺度融合模型。首先,该算法利用非下采样剪切波变换(NSST)获取图像的低频与高频分量。鉴于图像的低频分量决定最终的融合效果,采用LatLRR算法挖掘源图像内在的显著特征对低频分量自适应加权融合。除此外,针对决定融合图像细节的高频分量,则利用双通道PCNN模型作为它的融合规则。其中平均梯度算子(AVG)和方向梯度和算子(SDG)分别作为PCNN的外界刺激与链接强度,它们能更好地表征图像的纹理特
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