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PCNN與粗集理論用于多聚焦圖像融合:現(xiàn)有技術(shù)不能保證獲取圖像時，對圖像每個位置都具有同樣的聚焦效果，這樣便產(chǎn)生了多聚焦圖像的融合問題，它包括如何進(jìn)行多聚焦圖像像素分類及采取何種融合決策。該文結(jié)合脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)模型和粗集理論，對該問題進(jìn)行嘗試性研究，提出了一種新的多聚焦圖像融合算法。首先計(jì)算原始圖像的清晰度，將清晰度矩陣送入PCNN進(jìn)行處理，然后根據(jù)粗集理論對原圖像像素進(jìn)行分類處理，最后生成融合圖像。仿真結(jié)果表明，該算法在一定程度上優(yōu)于其他傳統(tǒng)算法。且具有較好的抗噪性能。
關(guān) 鍵 詞圖像融合; 多聚焦圖像; 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 粗集理論
關(guān) 鍵 詞圖像融合; 多聚焦圖像; 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 粗集理論
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