基于NSCT与PCNN的图像融合

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1、第43卷第1期2013年1月航空计算技术Aeronautic8lComputingTechniqueV01．43No．1Jan．2013基于NSCT与PCNN的图像融合李红，吴粉侠，赵蔷(成阳师范学院信息工程学院，陕西成阳712000)摘要：针对非下采样contoudet变换(NscT)变换的平移不变性、多尺度性和多方向等特点，结合脉冲耦合神经网络(PCNN)的全局连接性和神经元的脉冲同步性，提出基于NscT变换区域特征与脉冲耦合神经网络相结合的图像融合方法。首先对待融合图像进行多尺度、多方向的分解，低频系数采用区域能量融合规则，高频系数作为脉冲耦合神经网络的输入，最后

2、对融合后的系数经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明，融合结果在主观和客观评价上均优于其他对比方法。关键词：图像融合；非下采样Contourlet变换；脉冲耦合神经网络；区域能量中图分类号：‘rP317．4文献标识码：A文章编号：1671．654x(2013)0l一0058—03ImageFusionAlgoritl蚰BasedonNSCTandPCNNLIHong，WUFen—Xia，ZHA0Qiang(&^oof矿，恐加丌nn￡幻n魄i聊e打增，施np妒昭Ⅳor，耽Z踟溉rs渺，艇np弘增712000，吼iM)Absn鼍ct：Animagefusionalgo

3、rithmbycombingNonsubsampledContoudetTrans-fo珊(NSCT)andPulseCoupledNeuralNetwork(PCNN)ispIDposedinthispaper．TheNSCTdisplaystheshift—invadant，multi—resolution，multidirectional，andavoidsGibbsphenomenon．Firstly，twoprimitivematchedimagesaredecomposedinNSCTdomain．Thelowfbquencyusedtheregionale

4、nerg)rfusion．ThehighfrequencycoemcientsaJleinputtothePCNN．Finally，thefusedresultisobtainedthroughinverseNSCT．Thesimula—tionresultsshowthattheresultsaremuchbetterthantheexperimentalresults，whichthemutualinfo珊a-tionandQAB／Fparametersarehigherthanthecontmstmethodoffusionresults．Keywords：ima

5、gefusion；NSCT；PCNN；re百onalenergy引言图像融合是信息融合的一个分支，是图像分析与处理的基础，它通过一定算法将多幅源图像合成为一幅可靠、清晰、理解度更强的高质量图像。随着融合技术的不断发展，融合方法包括加权平均，主分量分析法，塔式分解法等。其中小波变换有着良好时频分析特性，但其不满足各向异性尺度关系，不能“最优”地表示高维图像的奇异性⋯；2002年DoMN和VetteriM等提出的contourlet变换旧。能够很好地捕获图像的几何结构，能够更好地描述高维图像的曲线奇异性；文献[3]利用改进拉普拉斯能量和的尖锐频率局部化Contourlet域

6、实现多聚集图像融合；然而Contourlet变换过程不能满足平移不变性，致使图像出现失真现，2006年Cunha提出了非下采样Contourlet变换(NscT)HJ，它能更为稀疏地表达图像，具有良好的平移不变性、各向异性和多方向性。脉冲耦合神经网络(PCNN)是模拟猫的视觉皮层细胞对信号的处理机制而产生的一类新型神经网络，有着独特的网络结构和处理信息方法，在图像处理领域有着广泛应用。文献[5]在小波域利用PcNN进行图像融合，文献[6]利用PcNN进行图像融合提高了图像识别的准确率。图像中的某一局部区域内的像素点间通常是有联系的，传统的融合策略均忽略了像素的这一特性，

7、为了获得最佳的视觉效果、得到高质量的融合结果，本文将NSCT与PCNN相结合采用区域能量法实现图像融合。首先对图像进行NSCT分解，将高频系数作为PCNN的输人，对低频系数采用区域能量的方式融合。实验结果表明，该融合方法很好地融合了源图像地特征信收稿日期：2012一12—1l基金项目：陕西省教育厅专项科研计划项目资助(09JK811)；咸阳师范学院科研基金项目资助(1lxsYl(329；12xsYK072；08xsYI(339)；咸阳师范学院教改项目资助(200902026)作者简介：李红(1976一)，女，陕西咸阳人，讲师，硕士，主要研