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第 37 卷第 6 期 光电工程 Vol.37, No.6 2010 年 6 月 Opto-Electronic Engineering June, 2010 文章编号：1003-501X(2010)06-0090-06 基于 NSCT 和 PCNN 的红外与 可见光图像融合方法 1, 2 1 1 1 李美丽 ，李言俊 ，王红梅 ，张 科 ( 1. 西北工业大学 航天学院，西安 710072； 2. 西安石油大学 理学院，西安 710065 ) 摘要：提出了一种基于非采样 Contourlet 变换(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的红外与可见光图像融合方法。 首先用 NSCT 对已配准的源图像进行分解，得到低频子带系数和各带通子带系数；其次对低频子带系数采取一种 基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数；对各带通子带系数提出了一种改进的基于 PCNN 的图像融合方 法来确定融合图像的各带通子带系数；最后经过 NSCT 逆变换得到融合图像。实验结果表明，本文方法优于 Laplacian 方法、小波方法和传统的 NSCT 方法。 关键词：图像融合；非采样Contourlet 变换；脉冲耦合神经网络；链接强度 中图分类号：TP391; TN911.73 文献标志码：A doi：10.3969/j.issn.1003-501X.2010.06.016 Fusion Algorithm of Infrared and Visible Images Based on NSCT and PCNN 1,2 1 1 1 LI Mei-li ，LI Yan-jun ，WANG Hong-mei ，ZHANG Ke ( 1. College of Astronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi ’an 710072, China; 2. College of Science, Xi ’an Shiyou University, Xi’an 710065, China ) Abstract : A fusion algorithm of infrared and visible images was proposed based on Nonsubsampled Contourlet Transform (NSCT) and Pulse Coupled Neural Networks (PCNN). Firstly, two registered original images were decomposed by using NSCT separately, thus the low frequency subband coefficients and varieties of directional bandpass subband coefficients were obtained. Secondly
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