通过双通道PCNN来实现多源图像融合

资 源 简 介

通过双通道PCNN来实现多源图像融合

详 情 说 明

双通道PCNN（脉冲耦合神经网络）是一种用于多源图像融合的有效方法。这种方法结合了两个输入图像的信息，通过模拟生物神经元的脉冲同步发放特性来实现图像特征的融合。

该方法的核心原理是利用PCNN的脉冲同步特性。每个像素点被视为一个神经元，当神经元状态达到特定阈值时就会产生脉冲。双通道结构允许同时处理两幅输入图像，通过调整连接系数和阈值参数来控制融合过程。

实现过程主要包含三个关键步骤：首先对输入图像进行预处理和特征提取，然后将特征信息输入到双通道PCNN网络中，最后根据神经元的脉冲发放情况生成融合图像。这种方法的优势在于能够保留源图像的重要特征，同时抑制噪声和其他干扰因素。

相比传统的图像融合算法，双通道PCNN具有更好的自适应性和鲁棒性，能够有效处理不同传感器获取的多源图像数据。该算法结构简单，参数调整直观，在医学影像、遥感图像等领域都有较好的应用前景。