计算机辅助设计与图形学学报

作者：刘浩翰, 姜泽宇, 贺怀清, 惠康华

关键词：图像融合, 局部非下采样剪切波变换, 脉冲耦合神经网络, 分裂果蝇优化算法, 引导滤波

针对局部非下采样剪切波变换(LNSST)与脉冲耦合神经网络(PCNN)工作不稳定、低频子带细节特征不足问题导致的融合图像细节丢失,视觉观感不佳,提出一种LNSST与PCNN结合的融合方法.首先,提出分裂果蝇优化算法对PCNN参数进行优化,消除源图像统计差异对PCNN工作稳定性的影响;然后,通过LNSST,将源图像分解为高/低频子带,并使用引导滤波刺激低频子带以表现更多的细节特征;最后,通过参数优化的PCNN融合LNSST高/低频子带,再经过LNSST逆变换得到完整的融合图像.在多聚焦、红外和医学3类融合任务共90组图像中的实验结果表明,对比多种融合方法,该方法主观上在画面清晰度等方面具有优势,客观上在6项评价指标上有2.9%~29.3%的提升;同时在不同的融合任务中都能有效地保留细节与纹理信息,提高了融合准确性.

来源：2022年第8期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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