基于改进LP变换及自适应PCNN的多聚焦图像融合方法

提出一种抗噪声多聚焦图像融合方法. 首先, 采用改进拉普拉斯金字塔(LP) 变换构造图像的塔形数据结构,每层数据经脉冲耦合神经网络(PCNN) 迭代运算生成相应的点火次数矩阵; 然后, 以此为依据经判决算子完成数据融合; 最后, 采用伪逆重构算法生成融合图像. 实验结果表明, 所提出的方法具有抗加性噪声及JPEG 压缩系统噪声的能力, 融合图像的客观评价指标较高, 且能有效减弱原LP 算法融合图像边缘的“Gibss”伪影现象.