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基于PCNN的红外与可见光图像融合算法基于PCNN的红外与可见光图像融合算法

摘要：随着红外和可见光图像数据的广泛应用，红外与可见光图像的融合成为一个重要的研究方向。本文提出了一种基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的红外与可见光图像融合算法。该算法通过灰度拉伸和直方图均衡化对红外图像和可见光图像进行预处理，然后利用PCNN模型进行融合。实验结果表明，该算法能够有效地提升融合图像的视觉效果和目标辨识能力。

1.引言

红外与可见光图像融合技术广泛应用于军事、安防、航空等领域。传统的融合方法主要基于像素级和变换域融合技术，但存在空间信息丢失和复杂度高的问题。脉冲耦合神经网络（PCNN）是一种模拟神经网络，具有自适应性和非线性特性，可用于图像融合。

2.方法

（1）红外图像与可见光图像预处理

为了提高图像质量，对红外图像和可见光图像进行预处理。首先，对红外图像和可见光图像进行灰度拉伸，将灰度范围映射到0~255之间。然后，对图像进行直方图均衡化，增强图像的对比度和细节。

（2）PCNN模型

PCNN是一种生物启发模型，通过神经脉冲的传递和耦合实现信息处理。在本算法中，将预处理的红外图像和可见光图像作为输入，分别构建两个PCNN模型。通过计算每个像素点的刺激度和细胞脉冲发放次数，获取图像的特征信息。

（3）融合规则

为了获得融合图像，将红外图像PCNN和可见光图像PCNN进行融合。通过计算两个PCNN模型的输出，得到融合像素值。具体而言，对于相同位置的像素点，选择具有较高响应值的像素作为融合结果。

3.实验与结果

本文在公开数据集上对提出的算法进行了实验验证。结果表明，与传统融合方法相比，基于PCNN的红外与可见光图像融合算法在视觉效果和目标辨识能力上获得了明显的提升。融合图像的边缘清晰，细节丰富，能够更好地表达目标信息。

4.算法优化与拓展

虽然基于PCNN的红外与可见光图像融合算法取得了良好的效果，但仍存在一些问题。算法对输入图像的灰度范围敏感，对于复杂场景下的目标提取仍有待改进。因此，可以探索引入更多特征提取方法和优化PCNN模型的方式，进一步提高融合算法的性能。

5.结论

本文提出了一种基于PCNN的红外与可见光图像融合算法，并在实验中验证了其有效性。该算法通过灰度拉伸和直方图均衡化对图像进行预处理，利用PCNN模型进行融合。实验结果表明，算法能够提升融合图像的视觉效果和目标辨识能力。在未来的研究中，可以进一步优化和改进该算法，提高图像融合的精度和稳定性，以满足实际应用需求综上所述，本文提出的基于PCNN的红外与可见光图像融合算法在公开数据集上进行了实验验证。实验结果表明，相比传统融合方法，该算法在视觉效果和目标辨识能力上获得了明显的提升。融合图像具有清晰的边缘和丰富的细节，能够更好地表达目标信息。然而，该算法仍存在对输入图像灰度范围敏感以及在复杂场景下目标提取方面的待改进之处。因此，可以进一步研究引入更多特征提取方法和优

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