结合PCNN和局部能量的NSST域声呐图像融合 |
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引用本文: | 曾志勇,刘光宇,曹禹,赵恩铭,邢传玺.结合PCNN和局部能量的NSST域声呐图像融合[J].西北大学学报,2023(2):248-255. |
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作者姓名: | 曾志勇 刘光宇 曹禹 赵恩铭 邢传玺 |
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作者单位: | 1. 大理大学工程学院;2. 哈尔滨工程大学物理与光电工程学院;3. 云南民族大学电气信息工程学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(61761048);;黑龙江省自然科学基金(LC2018026); |
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摘 要: | 针对声呐图像局部特征模糊和边缘信息丢失的问题,提出一种结合参数自适应脉冲耦合神经网络和改进的局部能量融合规则的非下采样剪切波域声呐图像融合方法。利用非下采样剪切波变换将多幅源图像分解为高频系数和低频系数,采用参数自适应脉冲耦合神经网络对高频系数进行处理,整合图像边缘信息;对传统局部能量融合规则进行改进,并应用在低频系数的处理中,保留图像的大部分原始能量。最后,将处理后的高频系数和低频系数进行重构,实现声呐图像的融合。仿真结果表明,该方法可将源图像中的边缘信息和特征信息有效传递到融合图像中,使声呐图像质量得到较大提升。
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关 键 词: | 声呐图像融合 非下采样剪切波变换 脉冲耦合神经网络 局部能量 |
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