基于NSCT-PCNN混合模型的MATLAB图像融合算法实现

资 源 简 介

该项目在MATLAB中实现了一种结合非下采样轮廓波变换（NSCT）和脉冲耦合神经网络（PCNN）的混合图像融合算法。算法利用NSCT的多尺度分解能力和PCNN的脉冲同步特性，有效提升多源图像融合的细节保留与对比度增强效果。

详 情 说 明

基于非下采样轮廓波与脉冲耦合网络的混合图像融合算法项目

项目介绍

本项目提出一种创新的图像融合算法，结合脉冲耦合神经网络（PCNN）和非下采样轮廓波变换（NSCT）技术。通过PCNN模型模拟生物视觉的同步脉冲激发特性，配合NSCT的多尺度几何变换能力，实现多源图像的高效融合。该系统不仅显著降低了传统PCNN方法的时间复杂度，同时提升了图像融合的质量与效率。

核心技术：脉冲耦合神经网络（PCNN）、非下采样轮廓波变换（NSCT）、多尺度几何分析

功能特性

• 高效融合能力：结合NSCT的多尺度分析优势与PCNN的脉冲同步特性
• 广泛适用性：支持红外-可见光图像对、医学影像（CT-MRI）、多聚焦图像等多种模态图像的融合
• 性能优化：相比传统方法具有更低的时间复杂度和更高的融合质量
• 质量评估：提供多种融合质量指标评价，包括互信息、空间频率、边缘强度等
• 参数优化：支持参数调优，提供最优参数组合及性能分析报告

使用方法

输入数据准备

• 原始多模态图像数据（灰度或彩色图像）
• 图像尺寸：任意尺寸
• 支持格式：JPG、PNG、BMP等MATLAB支持的图像格式

参数设置

• PCNN迭代次数
• NSCT分解层数
• 滤波器类型等参数

输出结果

• 融合结果图像（与输入图像同分辨率）
• 融合质量评价报告
• 与传统方法的性能对比数据（运行时间、内存消耗）
• 参数优化分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 深度学习工具箱（用于PCNN实现）

文件说明

主程序文件实现了完整的图像融合流程，包括图像预处理、非下采样轮廓波变换的多尺度分解、脉冲耦合神经网络的融合处理、融合图像的重构以及融合质量的综合评价。该文件整合了算法的核心功能模块，通过可配置参数支持不同应用场景下的图像融合需求，并提供详细的性能分析报告生成能力。