Resumen

En este trabajo se propone un algoritmo eficaz de fusión de imágenes en color multifocal basado en la transformada shearlet sin submuestreo (NSST) y en redes neuronales acopladas a impulsos (PCNN); el algoritmo puede utilizarse en diferentes espacios de color. En este trabajo, tomamos como ejemplo el espacio de color HSV, el componente H se agrupa mediante PCNN simplificada adaptativa (S-PCNN) y, a continuación, el componente H se fusiona de acuerdo con el gráfico de frecuencia de oscilación (OFG) de S-PCNN; al mismo tiempo, los componentes S y V se descomponen mediante NSST y se utilizan diferentes reglas de fusión para fusionar los resultados obtenidos. Por último, se realiza la transformación HSV inversa para obtener la imagen en color RGB. Los resultados experimentales indican que el algoritmo de fusión de imágenes en color propuesto es más eficiente que otros algoritmos comunes de fusión de imágenes en color.

• Materias:Biotecnología Nanotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Nanotechnology Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:pcnn, componente h, algoritmo de fusión de imágenes en color, algoritmo eficaz de fusión de imágenes en color multifocal, otros algoritmos comunes de fusión de imágenes en color, espacio de color hsv, imagen en color rgb, pcnn simplificado adaptativo, diferentes espacios de color, diferentes reglas de fusión
• Keywords:pcnn, h component, color image fusion algorithm, effective multifocus color image fusion algorithm, other common color image fusion algorithms, hsv color space, rgb color image, adaptive simplified pcnn, different color spaces, different fusion rules