基于脉冲耦合神经网络的图像融合  

Image Fusion Based On Pulse-Coupled Neural Networks

作　　者：张军英[1] 梁军利[2] 

机构地区：[1]西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071 [2]西安电子科技大学计算机学院,陕西西安710071

出　　处：《计算机仿真》2004年第4期102-104,共3页Computer Simulation

基　　金：国家自然科学基金资助项目 (No .60 0 712 0 2 6)

摘　　要：该文在脉冲耦合神经网络 (PCNN)基本模型的基础上得出并行脉冲耦合神经网络群 ,并在此基础上提出了一种基于脉冲耦合神经网络的图像融合算法 ,该算法能够将多传感器获取的同一对象的多个图像融合于一幅图像中 ,有效模拟了人类视觉系统 ;最后对图像进行了实验 ,分析了参数的影响 。In this paper, Pulse Coupled Neural Network(PCNN) model is modified as parallel PCNNs. Based on the modified PCNNs this paper presents an algorithm for fusing several images of the same target got by multi_perceptrons into one image, and simulates the Human Vision System.Finally, experimental results on images with PCNNs and the influence of parameters on results are presented.

关 键 词：脉冲耦合神经网络 图像融合 PCNN 神经元 人类视觉系统 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]