Resumen

En el dominio de la transformada contourlet sin submuestreo (NSCT), se propone un novedoso algoritmo de fusión de imágenes basado en el modelo de atención visual y en redes neuronales acopladas a pulsos (PCNNs). Para la fusión de subbandas de paso alto en el dominio NSCT, se propone un modelo PCNN motivado por la saliencia. La idea principal es que los coeficientes de subbanda de paso alto se combinan con sus mapas de saliencia visual como entrada para motivar la PCNN. Los coeficientes con tiempos de disparo largos se emplean como coeficientes de subbanda de paso alto fusionados. Los coeficientes de subbanda de paso bajo se fusionan para desarrollar una regla de fusión ponderada basada en los tiempos de disparo de la PCNN. La imagen fusionada contiene abundantes contenidos detallados de las imágenes de origen y conserva eficazmente la estructura de saliencia al tiempo que mejora el contraste de la imagen. El algoritmo puede preservar la integridad y la nitidez de las regiones del objeto. La imagen fusionada es más natural y puede satisfacer los requisitos del sistema visual humano (HVS). Los experimentos demuestran que el algoritmo propuesto ofrece mejores resultados.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:coeficientes de subbanda de paso, imagen fusionada, algoritmo novedoso de fusión de imágenes, abundantes contenidos detallados, sistema visual humano, grandes tiempos de disparo, transformada contourlet sin submuestreo, modelo de atención visual, mapas de saliencia visual, regla de fusión ponderada
• Keywords:pass subband coefficients, fused image, novel image fusion algorithm, abundant detailed contents, human visual system, large firing times, nonsubsampled contourlet transform, visual attention model, visual saliency maps, weighted fusion rule