非下采样Contourlet变换域内结合模糊逻辑和自适应脉冲耦合神经网络的图像融合

传统的基于多尺度变换的图像融合存在对比度不高、边缘细节等信息保留不理想的问题,为解决此问题,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的自适应模糊逻辑和自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合算法。对于低频子带方向,采用基于自适应模糊逻辑的融合规则;对于高频子带方向,采用方向信息自适应地调整PCNN的链接强度,以边缘特征作为输入激励自适应PCNN,再根据脉冲点火幅度融合子带系数。实验结果表明,所提融合算法能较好地突出融合图像的目标信息,提供丰富的背景细节,在融合图像的清晰度和人眼视觉方面取得较好的融合效果。