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摘要
提出一种基于压缩感知和脉冲耦合神经网络的图像融合算法,包括三部分:图像傅里叶变换稀疏表示、测量融合和图像重构。首先,将双通道脉冲耦合神经网络(Dual-PCNN)模型应用到整个算法当中;其次,针对新的融合框架及傅里叶变换的系数特点,提出双星型采样下基于测量值标准差的加权融合方法;最后,通过最小全变分算法重构图像。实验仿真结果证明该方法优于其他基于傅立叶变换的方法。
- 单位
提出一种基于压缩感知和脉冲耦合神经网络的图像融合算法,包括三部分:图像傅里叶变换稀疏表示、测量融合和图像重构。首先,将双通道脉冲耦合神经网络(Dual-PCNN)模型应用到整个算法当中;其次,针对新的融合框架及傅里叶变换的系数特点,提出双星型采样下基于测量值标准差的加权融合方法;最后,通过最小全变分算法重构图像。实验仿真结果证明该方法优于其他基于傅立叶变换的方法。
