
关于PCNN的多聚焦图像融合算法研究
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简介:
本研究探讨了基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的多聚焦图像融合技术,旨在提升图像清晰度与细节表现力,为视觉信息处理提供新思路。
本段落探讨了基于脉冲耦合神经网络(PCNN)算法的多焦点图像融合理论与方法。我们的策略是将源图像分割成不同的块,并采用合理的图像质量评估标准,计算并归一化每个区块的索引值;通过减去外部指标刺激输入到PCNN模型中的各个区块之间的差值来获得脉冲输出结果。然后,根据给定阈值比较PCNN的输出脉冲强度:若输出脉冲大于设定阈值,则选择具有较大索引值的源图像块作为融合后的图像块;反之则选较小者为融合图像的一部分。实验结果显示该算法在某些方面优于小波分析方法,并且能够实现良好的多焦点图像融合效果。
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