脉冲耦合神经网络在图像融合中的应用研究.pdf

【脉冲耦合神经网络（PCNN）】是一种模拟生物神经元脉冲活动的神经网络模型，它在图像处理领域有着广泛的应用，特别是在图像融合中。PCNN的主要特点是全局耦合性和脉冲同步发放，这使得它能有效地处理图像信息，并且适应人眼视觉系统对图像的感知特性。 在图像融合中，PCNN可以用来解决一个问题，即如何选择融合图像的高频子带系数以符合人眼的视觉特性。人眼对图像细节和边缘的敏感度较高，而PCNN的动态响应特性正好可以对这些特征进行有效的提取和融合。然而，直接应用PCNN进行多源图像融合会遇到一些挑战，比如模型结构复杂和参数设置困难。 针对PCNN的模型结构，研究者分析了两种模型优化的方法。一种是通过简化网络结构，减少不必要的计算环节，提升计算效率；另一种是优化网络参数设置，如调整脉冲阈值和耦合强度，以适应不同的图像融合任务。这些优化方法有助于提高PCNN在图像融合过程中的性能，使其能更好地适应不同类型的图像源和融合需求。 论文中还探讨了PCNN应用于多源图像融合的一般规律，为实际应用提供了理论指导。多源图像融合是指将来自不同传感器的图像信息结合在一起，以克服单一传感器的局限性，增强信息的全面性和准确性。这种技术在军事、遥感、医疗等多个领域有重要应用。 像素级融合是多源图像融合的主要研究方向，包括空间域融合和变换域融合。空间域融合直接操作像素值，如线性加权和人工神经网络方法。线性加权简单但可能会丢失部分目标信息；人工神经网络，如PCNN，能够根据图像内容动态调整权重，从而提高融合图像的质量。 脉冲耦合神经网络在图像融合中的应用研究是一个重要的课题，通过模型优化和参数调整，可以有效提升融合图像的质量，更好地服务于实际应用。这篇论文的研究成果为PCNN在多源图像融合领域的进一步发展提供了有价值的参考。