脉冲耦合神经网络自适应图像融合算法研究.pdf

脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Networks, PCNN）是一种模拟生物神经系统的新型人工神经网络模型，因其独特的全局耦合和脉冲同步特性，在图像处理领域，特别是图像融合方面表现出强大的潜力。传统的图像融合方法，如平均法则、金字塔变换、小波变换和多尺度几何分析等，虽然能实现一定程度的信息集成，但往往存在信息损失或图像质量下降的问题。 针对这些问题，论文《脉冲耦合神经网络自适应图像融合算法研究》提出了一种新的自适应PCNN图像融合算法。该算法旨在克服传统PCNN融合算法的局限性，通过更有效地利用图像的局部信息来提高融合图像的质量。论文中，作者王红梅和付浩首先介绍了图像融合的重要性及其在军事和民用领域的广泛应用，强调了像素级图像融合的必要性。 在新算法中，研究者提取了原始图像的互补特征作为PCNN的外部刺激，这样可以确保融合过程中不同图像间的独特信息得以保留。同时，他们采用了自适应的方式确定PCNN的链接强度参数，这个参数根据源图像的对比度进行调整，确保了不同源图像之间的信息能够得到适当权重的融合。 论文还对传统PCNN算法如何获取最佳融合结果进行了分析，提出了一个创新的评价方法，即在每次迭代过程中比较融合图像的结构相似度。结构相似度（Structural Similarity Index, SSIM）是一种衡量图像质量的指标，它考虑了图像亮度、对比度和结构的相对变化，因此能更全面地评估融合图像的视觉效果。通过引入SSIM，该方法可以更有效地寻找最优的融合结果，提高了融合过程的智能化程度。 实验部分，论文使用了红外和可见光图像的融合实例，结果显示，新提出的算法在保持图像细节和对比度的同时，显著提升了融合图像的整体质量，验证了算法的有效性。此外，文中提到的文献标志码和中图分类号表明这是一篇计算机科学与技术领域的研究成果，而doi号码则提供了文章的可追溯性。 这篇研究通过改进PCNN模型，实现了更智能、更自适应的图像融合，对于提升图像融合的性能和应用范围具有重要的理论和实践价值。这一工作为后续的深度学习和机器学习在图像融合领域的研究提供了新的思路和方法。