論文の概要: Improved dual channel pulse coupled neural network and its application
to multi-focus image fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01102v2
- Date: Sat, 29 Jan 2022 05:48:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-04 03:19:12.265625
- Title: Improved dual channel pulse coupled neural network and its application
to multi-focus image fusion
- Title（参考訳）: 二重チャネルパルス結合ニューラルネットワークの改良と多焦点画像融合への応用
- Authors: Huai-Shui Tong, Xiao-Jun Wu, Hui Li
- Abstract要約: 本稿では、画像融合のための改良されたデュアルチャネルパルス結合ニューラルネットワーク(IDC-PCNN)モデルを提案する。
乗算規則は、二重チャネルPCNN(DC-PCNN)モデルの情報融合プールにおける加算規則に置き換えられる。
提案手法は標準PCNN法とDC-PCNN法より優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.16870022547833
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents an improved dual channel pulse coupled neural network
(IDC-PCNN) model for image fusion. The model can overcome some defects of
standard PCNN model. In this fusion scheme, the multiplication rule is replaced
by addition rule in the information fusion pool of dual channel PCNN (DC-PCNN)
model. Meanwhile the sum of modified Laplacian (SML) measure is adopted, which
is better than other focus measures. This method not only inherits the good
characteristics of the standard PCNN model but also enhances the computing
efficiency and fusion quality. The performance of the proposed method is
evaluated by using four criteria including average cross entropy, root mean
square error, peak value signal to noise ratio and structure similarity index.
Comparative studies show that the proposed fusion algorithm outperforms the
standard PCNN method and the DC-PCNN method.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、画像融合のための改良されたデュアルチャネルパルス結合ニューラルネットワーク(IDC-PCNN)モデルを提案する。
このモデルは、標準的なPCNNモデルの欠点を克服することができる。
この融合方式では、二重チャネルPCNN(DC-PCNN)モデルの情報融合プールにおける乗算規則を加算規則に置き換える。
一方、修正ラプラシアン(SML)尺度の総和は、他の焦点測度よりも優れている。
この手法は, 標準PCNNモデルの優れた特性を継承するだけでなく, 計算効率と融合品質を向上させる。
提案手法の性能は,平均交差エントロピー,ルート平均二乗誤差,ピーク値信号と雑音比,構造類似度指数の4つの基準を用いて評価した。
比較研究により,提案手法は標準PCNN法とDC-PCNN法より優れていることが示された。
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