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申请/专利权人：成都理工大学
摘要：本发明公开了一种多模态图像融合方法。该方法首先对待融合图像进行滤波去噪处理；使用非下采样轮廓波变换将去噪后的图像进行多方向多频率的分解；之后利用分解生成的高低频子带构建异质随机耦合神经网络模型；利用遗传算法选择模型最优参数；将参数导入模型中处理子带图像，得到点火映射图；通过点火映射图确定不同位置像素点的重要程度，并基于此确定子带的融合方案，进行加权融合，最终重建融合子带得到融合图像。本发明公开的融合算法可以利用异质随机耦合神经网络在提取不同尺度特征方面的优势，避免出现中大尺度上特征分析不准确导致的伪影。该融合算法能够很好地保留待融合图像的细节信息，融合效果优秀。
主权项：1.一种多模态图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，对待融合图片的图像进行图像滤波去噪处理；S2，对去噪处理后的图片使用非下采样轮廓波变换进行高低频以及方向子带分解；S3，根据分解所得子带的维度来建立异质随机耦合神经网络模型；S4，使用遗传算法来确定异质随机耦合神经网络模型对待融合图像处理的最优参数；S5，把遗传算法获得的参数导入到异质随机耦合神经网络中；S6，将分解生成的子带利用异质随机耦合神经网络处理，生成包含子带特征信息的点火映射图；S7，通过生成的点火映射图得到每个像素位置神经元的点火情况，根据迭代中的点火次数确定融合规则，并使用该规则进行融合，获得一条融合子带；S8，对融合子带进行逆非下采样轮廓波变换重建生成最终的融合结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都理工大学 一种多模态图像融合方法
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