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脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像融合中的應(yīng)用研究
關(guān)鍵詞：多源圖像融合 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型結(jié)構(gòu) 模型優(yōu)化
摘要：脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)具有全局耦合性與脈沖同步發(fā)放等特點,可用于解決融合圖像高頻子帶系數(shù)的選取不符合人眼視覺特性的問題。但PCNN在應(yīng)用于多源圖像融合的過程中存在著模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜、參數(shù)設(shè)置繁瑣等問題,針對PCNN的模型結(jié)構(gòu),分析了模型優(yōu)化的兩類方法,并總結(jié)了PCNN應(yīng)用于多源圖像融合的一般規(guī)律,為PCNN更好地應(yīng)用于多源圖像融合提供了參考。
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