[发明专利]基于NSST和自适应双通道PCNN的图像融合方法及装置在审
| 申请号： | 201811055302.3 | 申请日： | 2018-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN109102485A | 公开（公告）日： | 2018-12-28 |
| 发明（设计）人： | 程博阳;金龙旭;李国宁 | 申请（专利权）人： | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T7/30;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人： | 曹卫良 |
| 地址： | 130033 吉林省长春*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明提供的基于NSST和自适应双通道PCNN的图像融合方法及装置，采用NSST作为多尺度变换工具对图像进行多尺度分解，NSST在分解阶段去除了采样操作，具备平移不变性，同时在方向局部化阶段，局部化小尺寸剪切滤波器能够避免频谱混叠现象，使图像分解与重建效果更好，再利用含有三种链接强度的自适应简化双通道PCNN模型，通过三个不同的链接强度相互联系，将图像的特征较为完整的表现，有效地融合红外和可见光图像，具有较高的对比度，较完整地保留了丰富的纹理信息和细节信息，并且图像过渡自然，没有出现伪影现象。 | ||
| 搜索关键词： | 双通道 自适应 图像融合 局部化 图像 链接 滤波器 多尺度分解 可见光图像 平移不变性 过渡自然 图像分解 纹理信息 细节信息 剪切 多尺度 有效地 再利用 采样 混叠 频谱 伪影 分解 融合 重建 保留 表现 | ||
【主权项】：
1.一种基于NSST和自适应双通道PCNN的图像融合方法，其特征在于，所述方法包括：获取来自同一场景且进行图像配准的红外图像和可见光图像；利用局部非下采样剪切变换NSST对红外图像和可见光图像进行多尺度分解分别得到低频子带系数和高频子带系数；分别计算低频子带系数的改进拉普拉斯能量INSML和以及高频子带系数的改进平均梯度IAVG作为自适应双通道PCNN模型的外界刺激；分别将分解后的低频子带系数和分解后的高频子带系数输入到含有三重链接强度的自适应双通道PCNN模型中得到低频融合系数和高频融合系数；利用NSST逆变换重构低频融合系数和高频融合系数得到融合图像。
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