基于改进PCNN模型的偏振图像融合算法
姜兆祯
韩裕生
任帅军
张延厚
陆军炮兵防空兵学院信息工程系 合肥 230031;偏振光成像探测技术安徽省重点实验室 合肥 230031
摘要：偏振成像可以得到目标的多维偏振信息,各偏振参量图像之间具有很强的相关性,它们之间不仅包含大量的共有信息,还拥有各自的特有信息.针对如何从复杂背景中凸显目标,提高目标的辨识度这一问题,提出一种基于改进神经网络模型的偏振图像融合算法,将传统PCNN模型扩展到双通道,采用像素的平均梯度(AG)作为PCNN的链接系数,空间频率(SF)作为模型的输入项,对强度图与偏振度图进行融合处理,最后将实验结果与其他常用方法进行对比,客观评价指标表明,该算法融合效果更佳,且融合图像的边缘细节特征也更为清晰明显.
关键词：偏振图像图像融合改进PCNN模型平均梯度链接系数空间频率
分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2021-03-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 33-36,175 )
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