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根据红外与可见光图像的成像特点,提出一种基于Curvelet变换与自适应PCNN(Pulse Cou-pled Neural Networks)的图像融合新算法。首先对两幅原始图像进行快速离散Curvelet变换,得到不同尺度与方向下的子带系数;对低频系数采取加权平均融合规则,将高频系数作为PCNN的输入,选取区域能量测度为PCNN的连接强度,利用PCNN的全局耦合特性和脉冲同步特性选择高频系数;最后经Curvelet逆变换得到融合结果。实验结果表明,该方法得到的融合图像在边缘等细节上比传统方法具有