基于S-PCNN与DDCT相结合的多传感器图像融合

来源：激光与红外杂志2015年第9期北京时间：

作者：金鑫

单位：云南大学信息学院,云南 昆明 650091；

摘要：基于简化脉冲耦合神经网络(S-PCNN)与方向离散余弦变换(DDCT)提出一种有效的多传感器图像融合算法。首先将输入图像分为不重叠的方块,并对每个图像块进行8个模的方向DCT变换,得到8方向的模系数；然后分别将图像块对应的模系数送入PCNN模型聚类分析后,对比模系数的点火次数,选取合适图像块系数,得到8个新的图像块系数；最后使用PCA算法将8个图像块合成一幅完整图像块。对输入图像的图像块重复融合过程可得完整的融合图像。

关键词：简化脉冲耦合神经网络;方向离散余弦变换;主成分分析;图像融合

基金资助：国家自然科学基金项目（No.61365001，No.61463052）;云南省自然科学基金项目（No.2012FD003）资助