基于线性约束最小二乘优化神经网络的噪声图像融合

图像融合算法是一种通过组合不同权重的图像来消除噪声的关键技术。 近年来，收敛性和收敛速度是两个现存的问题，引起越来越多的关注。 在本文中，我们最初提出了一种基于神经网络的图像融合算法。 首先，介绍了可以处理图像融合问题的线性约束最小二乘（LCLS）模型。 另外，为了处理LCLS模型，我们采用惩罚函数技术构建神经网络。 该算法结构简单，收敛速度快。 最后，仿真结果表明该融合算法具有很好的去除不同噪声的能力。