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文檔簡介
1、作為圖像融合的一個重要的研究領(lǐng)域,多聚焦圖像融合就是將多幅成像條件相同而且關(guān)于同一場景的不同焦點圖像,融合成一幅各處都清晰的圖像。本文主要對多聚焦融合算法進行深入的研究。論文中分別采用基于粗糙集與PCA的多聚焦圖像融合算法和基于 PCNN與粗糙集的多聚焦融合算法對多聚焦圖像進行融合。
粗糙集理論是處理不確定性問題的一種數(shù)學(xué)工具。為了解決含有椒鹽噪聲的圖像的融合問題,采用粗糙集理論與PCA算法相結(jié)合對受到噪聲干擾的多聚焦圖像進行
2、融合。先采用粗糙集理論對源圖像進行粗糙增強預(yù)處理,再用PCA算法對增強后的圖像進行融合,得到融合圖像。采用主觀方面及熵和平均梯度等作為圖像融合效果評價準則。仿真結(jié)果表明,運用該算法得到的融合圖像的視覺效果比源圖像更好。
為了能夠得到比較好的融合圖像,將 PCNN與粗糙集應(yīng)用于多聚焦圖像融合中。首先,計算源圖像像素的鄰域空間頻率和局部方差。將鄰域空間頻率作為PCNN的輸入,局部方差作為PCNN對應(yīng)神經(jīng)元的鏈接強度。再根據(jù)粗糙集理
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