[發明專利]一種基于改進模型的PCNN多源圖像融合方法

有效

• 申請號: 201210362080.6
• 申請日: 2012-09-25
• 公開（公告）號: CN103679670A
• 公開（公告）日: 2014-03-26
• 發明（設計）人: 宋亞軍;朱振福
• 申請（專利權）人: 中國航天科工集團第二研究院二〇七所
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50
• 代理公司: 核工業專利中心 11007
• 代理人: 高尚梅

1.一種基于改進模型的PCNN多源圖像融合方法，依次包括以下步驟：

步驟一、對輸入的三幅原始圖像A、B和C在空間上進行像素級配準，保證三幅圖像大小均為X×Y；

步驟二、設定網絡參數W，V_L，β，V_θ，α_θ和Δt的值；

V_L和V_θ分別為L_ij[n]和θ_ij[n]中的固有電勢，θ_ij[n]為動態門限值，L_ij[n]為線性連接輸入；

α_θ為θ_ij[n]的衰減時間常數；Δt為時間采樣間隔；β為突觸之間連接強度常數；Y_ij[n]為PCNN脈沖輸出；Y_kl[n-1]為PCNN上一次脈沖輸出；內部連接矩陣W中的w_ijkl對應L_ij[n]中Y_kl[n-1]的加權系數；

n為網絡的運行次數，n＝1，2，...，N-1，N，N為最大運行次數；

步驟三、在每幅輸入圖像中查找S_{ij_max}、S_{ij_min}；S_{ij_max}＜V_θ，S_{ij_min}＞0；

步驟四、得到網絡最大運行次數N和閾值查找表LT(s)，s為LT(s)的函數變量；

N=t2-t1Δt+1]]>

t1=1αθln[VθSij_max]]]>

t2=1αθln[VθSij_min]]]>

LT(s)=Vθe(-(-sΔt+t2)αθ)]]>

式中：t₁和t₂分別為圖像中灰度值最大像素和最小像素的自然點火時間；

步驟五、利用下列公式運行模型；

F_ij[n]＝S_ij

L_ij[n]＝V_L∑w_ijklY_kl[n-1]

U_ij[n]＝F_ij[n](1+βL_ij[n])

I_ij[n]＝N-n

式中：U_ij[n]為內部活動項，Y_ij[n]為PCNN脈沖輸出，I_ij[n]為索引值；

當n＝1時，L_ij[1]=0，則U_ij[1]=F_ij[1]=S_ij，θ_ij[1]=LT(N-1)=S_{ij_max}，對應的反饋輸入中值為S_{ij_max}的神經元將自然點火；神經元點火后，輸出Y_ij[1]＝1，θ_ij[2]變為V_θ，點火神經元的索引值標記為I_ij＝N-1；

以此類推，當網絡運行到n＝N時，閾值θ_ij[N]=LT(0)=S_{ij_min}，對于反饋輸入為S_{ij_min}的神經元自然點火，點火神經元的索引值標記為I_ij＝0；

步驟六、分別得到三幅原始圖像A、B和C的索引圖I_A、I_B和I_C；

當I_A、I_B和I_C對應像素的索引值相互間差值的絕對值都小于等于典型值e，則融合圖像的像素值取三幅圖像相應像素的加權平均值；

當I_A、I_B和I_C對應像素的索引值相互間差值的絕對值有大于典型值e的情況時，若其中兩幅圖像對應像素的索引值相互間差值小于等于典型值e，則融合圖像的像素值取上述兩幅圖像相應像素的加權平均值；

其他情況下，則融合圖像的像素值取索引值較大的像素值。