公开(公告)号：CN116205828B

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202211726968.3

申请日：2022-12-30

Applicant: 吉林大学

Inventor： 王勇 ,  谢文洁 ,  王宇庆

IPC: G06T5/50 ,  G06V10/80 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于蛇优化算法的响尾蛇仿生PCNN图像融合方法，包括：通过ON中心型感受野模型分别对可见光源图像和红外源图像进行预处理，并提取红外源图像和可见光源图像的共有信息和特有信息，将得到的红外特有信息和可见光特有信息分别作为新红外源图像和新可见光源图像；基于响尾蛇的六种双模式细胞机制对预处理后的图像、新红外源图像和新可见光源图像进行增强，得到增强的图像特征信息；PCNN模型对增强的图像特征信息进行融合，通过蛇优化算法对PCNN模型进行自适应调参，得到融合图像。本发明可以得到更多的特征信息，提高了图像融合效果。

公开(公告)号：CN116205828A

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202211726968.3

申请日：2022-12-30

Applicant: 吉林大学

Inventor： 王勇 ,  谢文洁 ,  王宇庆

IPC: G06T5/50 ,  G06V10/80 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于蛇优化算法的响尾蛇仿生PCNN图像融合方法，包括：通过ON中心型感受野模型分别对可见光源图像和红外源图像进行预处理，并提取红外源图像和可见光源图像的共有信息和特有信息，将得到的红外特有信息和可见光特有信息分别作为新红外源图像和新可见光源图像；基于响尾蛇的六种双模式细胞机制对预处理后的图像、新红外源图像和新可见光源图像进行增强，得到增强的图像特征信息；PCNN模型对增强的图像特征信息进行融合，通过蛇优化算法对PCNN模型进行自适应调参，得到融合图像。本发明可以得到更多的特征信息，提高了图像融合效果。