作者：李敏,蔡骋,谈正 单位：中国科学院遥感应用研究所;中国图象图形学学会;北京应用物理与计算数学研究所 出版：《中国图象图形学报》2008年第02期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZGTB2008020180 DOC编号：DOCZGTB2008020189 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 多传感器图像融合技术作为信息融合的重要分支和研究热点，已广泛应用在机器视觉、医疗诊断、军事遥感等领域。为了更好地进行多传感器图像融合，将在图像分割、目标识别等领域具有独特优势的脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network，PCNN)引入到多传感器图像融合领域中来，提出了一种基于修正PCNN的多源图像融合方法，该方法在区域分割的基础上，先提取区域特征，然后由特征指导融合过程；同时，从目标区域相对于背景的显著性出发，提出了一种反映目标区域突出性的新特征，并针对传统PCNN参数无法自动设定的难题，提出了基于修正PCNN的参数自动设定方案。实验结果表明，该方法无论在主观视觉效果，还是客观评价参数上均优于基于多分辨分析的融合算法，且克服了传统像素级融合方法中融合图像模糊、对噪声敏感等不足，尤其适用于图像不能严格配准的应用场合。这对于拓宽PCNN的理论研究和实际应用具有一定价值。

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