基于匹配度和多小波变换的图像融合

介绍了多小波变换的理论基础。多小波变换具有正交性、光滑性、对称性、有限支撑域等性质,因而非常适合用于图像处理。给出了多小波域的图像匹配度的定义,提出了一种基于匹配度和多小波变换的图像融合算法。该算法可以实现不同传感器图像的有效、可靠的融合。使用该算法对可见光图像和红外图像进行了融合实验,并对融合结果进行了评价和分析。     

基于特征提取和脉冲耦合神经网络的图像融合算法

为了提高目标检测的准确度和精确度,提出了一种新的基于特征提取和脉冲耦合神经网络(Pulse-coupled neural network,PCNN)模型的融合算法。该算法的原理是:首先对原图像进行特征提取,然后分别建立基于处理后的图像及原图像的PCNN。融合的作用是通过PCNN的链接输入得以体现的。融合图像综合了各个侧重于原图像不同特征的滤波器的选择性。仿真结果证明,所提出的算法在增加图像目标的可识别程度方面效果明显。