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Multi-Focus Image Fusion Based on Adaptive Dual-Channel Spiking Cortical Model in Non-Subsampled Shearlet Domain

剪切波 计算机科学 对偶(语法数字) 光学(聚焦) 图像融合 计算机视觉 人工智能 领域(数学分析) 图像(数学) 模式识别(心理学) 数学 光学 物理 文学类 数学分析 艺术
作者
Shuaiqi Liu,Jie Wang,Yucong Lu,Hailiang Li,Jie Zhao,Zhihui Zhu
出处
期刊:IEEE Access [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:7: 56367-56388 被引量:45
标识
DOI:10.1109/access.2019.2900376
摘要

To get a better fused performance in the multi-focus image fusion based on a transform domain, a new multi-focus image algorithm combined with the adaptive dual-channel spiking cortical model (SCM) in non-subsampled shearlet (NSST) domain and the difference images is proposed in this paper. First, a basic fused image is constructed in the NSST domain by registering the source image and adaptive dual channel SCM (dual-channel SCM). Next, the focus areas of the sources input images based on the difference images between the basic fused image and the sources images are detected. In the end, the final fused image generated in this paper is realized by combining the focal regions. Because of the global coupling of the dual-SCM, the synchronization characteristics of the pulse, and the multi-resolution and direction of the NSST, the proposed algorithm can preserve the information of the source's image well and present a clear image more in line with the human visual effects. In summary, the image fusion algorithm that we have designed is superior to the most advanced algorithms.
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