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基于改进PCNN的压缩感知域图像融合
摘要：
图像融合是一种将多组图像融合为一幅图像的技术，而压缩感知则是一种通过压缩信号来恢复原始信号的技术。本论文基于改进脉冲耦合神经网络（PCNN）的压缩感知域图像融合方法，提出了一种新的图像融合算法。该算法采用改进的PCNN模型来提取图像中的信息，并采用压缩感知的方法进行信号的缩减和重构，最终实现对多组图像的融合。实验结果表明，本文所提出的方法相比于传统的图像融合方法具有更好的效果和更高的压缩比。
关键词：图像融合；压缩感知；脉冲耦合神经网络；信息提取；信号缩减
一、引言
图像融合是一种将多组图像融合成一幅图像的技术，常用于医学图像、航天图像、遥感图像等领域。传统的图像融合算法通常采用像素级别或局部特征匹配的方式进行图像的融合。但这些算法的效果受到图像噪声、尺度变化和边缘、纹理等因素的影响，导致融合效果不佳。
为了解决这个问题，本文提出了一种基于改进脉冲耦合神经网络（PCNN）的压缩感知域图像融合方法。该方法通过改进PCNN模型来实现对图像中的信息提取，采用压缩感知的方法进行信号的缩减和重构，最终实现对多组图像的融合。
二、相关工作
2.1图像融合
图像融合是一种将多幅图像进行合并，生成一幅新图像的算法。它是一种通过增强图像信息的方式来改进图像质量的技术。传统的图像融合算法通常通过像素级别或局部特征匹配的方式来融合图像。在这些算法中，像素级别的算法通常采用简单的加权平均或者最大值、最小值规则来实现图像的融合。而基于特征的图像融合算法通过匹配图像特征点或者局部图像特征来实现图像的融合。
2.2压缩感知
压缩感知是一种通过压缩信号来恢复原始信号的技术。该技术将原始信号投影到一个低维空间中进行压缩，然后通过反投影来重构原始信号。该技术可以减少信号的数据冗余，从而达到减少数据传输和处理的目的。
2.3PCNN
PCNN是一种基于脉冲神经元模型的神经网络模型。该模型通过模拟神经元的脉冲放电来实现对图像信息的提取和处理。该模型的优点是具有快速收敛和较高的鲁棒性，可以处理图像的边缘和纹理等复杂信息。
三、改进PCNN的压缩感知域图像融合方法
本文所提出的方法基于改进PCNN的压缩感知域图像融合。首先，采用改进的PCNN模型来实现对图像中的信息提取。然后，采用压缩感知的方法进行信号的缩减和重构，最终实现对多组图像的融合。
3.1PCNN模型的改进
传统的PCNN模型对图像的处理是基于像素的。为了提高PCNN模型的处理效率和效果，本文采用改进的PCNN模型。该模型采用分块的方式，将图像分为多个块，然后对每个块进行处理。在处理过程中，将每个块中的像素点与相邻块中的像素点进行相互作用，从而增强图像中的信息。
3.2压缩感知的信号缩减和重构
为了减少信号的数据冗余并提高图像融合的效果，本文采用压缩感知的方法进行信号的缩减和重构。在信号的缩减中，通过在变换域中对信号进行采样和压缩，减少信号的冗余信息。在信号的重构中，通过将压缩后的信号进行反变换，来实现原始信号的恢复。
3.3图像融合
在信号处理完成后，将多组图像经过处理后，再将它们进行融合。融合的方式可以根据具体的需要进行选择。在本文中，采用的是加权平均的方式进行图像的融合。在该过程中，根据不同的需要和条件，对不同图像的权重进行调整和优化。
四、实验结果与分析
为了验证本文所提出的方法的有效性，我们进行了实验。实验中，我们采用了不同的图像数据集进行测试，将本文的方法与其他图像融合算法进行比较。实验结果表明，本文所提出的方法相比于其他方法具有更好的处理效果和更高的压缩比。
五、结论
本文提出了一种基于改进PCNN的压缩感知域图像融合方法。该方法采用改进的PCNN模型来提取图像中的信息，采用压缩感知的方法进行信号的缩减和重构，最终实现对多组图像的融合。实验结果表明，本文所提出的方法相比于传统的图像融合方法具有更好的效果和更高的压缩比。在实际应用中，本文所提出的方法可以有很好的应用前景。