PCNN与粗集理论结合的多聚焦图像融合新算法

"PCNN与粗集理论用于多聚焦图像融合" 本文主要探讨了利用脉冲耦合神经网络（PCNN）和粗集理论解决多聚焦图像融合的问题。多聚焦图像通常是在同一场景下，由于焦距变化或摄像机移动等因素导致部分区域清晰，部分区域模糊的图像集合。融合这些图像的目标是生成一张全局清晰、细节丰富的单幅图像。 PCNN是一种模拟生物神经元脉冲活动的模型，它可以有效地处理图像中的局部特征，并在图像分割和处理方面表现出良好的性能。在本研究中，PCNN被用来计算原始图像的清晰度，生成清晰度矩阵。通过调整PCNN的参数，可以控制网络对图像边缘和细节的响应，从而更准确地识别出图像的清晰部分。 粗集理论是一种处理不完全和模糊信息的数学工具，它可以处理不确定性和不精确性，对于像素分类特别有用。在多聚焦图像融合中，粗集理论用于对原图像的像素进行分类，确定哪些像素应该被融合，以及如何融合。通过对像素的属性进行约简和决策，粗集理论能够减少冗余信息，提取关键特征，从而提高融合图像的质量。 文章提出的融合算法流程如下：首先，计算每幅图像的清晰度矩阵，然后通过PCNN处理这些矩阵以增强图像的边界和细节信息。接着，利用粗集理论对处理后的图像像素进行分类，去除噪声并确定像素的融合优先级。最后，根据分类结果生成融合图像。实验结果显示，这种方法相比传统的融合算法在图像质量、细节保留和抗噪性能方面都有所提升。 关键词涉及到的领域包括图像融合技术、多聚焦图像处理、脉冲耦合神经网络的应用以及粗集理论在图像分析中的应用。这篇文章的贡献在于结合两种不同领域的理论，为多聚焦图像融合提供了一个新颖且有效的方法。该方法不仅可以应用于数字图像处理，还可以在医学成像、遥感图像处理等领域找到潜在的应用。 中图分类号TN911.73表示电子技术与信息系统，TP183代表计算机软件及计算机应用，文献标识码A代表一般重要学术论文，doi是该文章的数字对象标识符，便于文献引用和追踪。该研究为多聚焦图像融合提供了新的视角，对于进一步优化图像融合算法和提升图像处理技术有着积极的意义。