nsct和pcnn结合的融合程序

资 源 简 介

nsct和pcnn结合的融合程序

详 情 说 明

结合NSCT（非下采样轮廓波变换）与PCNN（脉冲耦合神经网络）的图像融合方法

NSCT-PCNN融合框架通过多尺度分解与生物神经网络特性实现高质量图像融合。NSCT作为改进的轮廓波变换，具有平移不变性和方向选择性优势，能够将源图像分解为低频子带（近似成分）和多方向高频子带（细节成分）。PCNN则模拟哺乳动物视觉皮层神经元同步发放特性，通过脉冲同步机制自动捕获图像显著性特征。

核心流程分为三阶段： 多尺度分解：采用NSCT对两幅源图像进行分解，获得低频分量和多个方向的高频分量。低频分量反映图像整体结构，高频分量包含边缘纹理信息。 分量融合策略： 对低频分量采用区域能量加权融合，保留重要能量区域 高频分量输入PCNN模型，通过神经元的点火频率确定显著性区域，优先选择点火次数多的系数 重构图像：将融合后的高低频系数通过NSCT逆变换重构为最终图像

该方法的优势在于：NSCT避免了下采样导致的伪吉布斯现象，PCNN无需人工设置复杂参数即可自适应捕捉细节特征。但计算复杂度较高，尤其PCNN的迭代过程耗时明显，适用于对融合质量要求严苛而时效性不强的场景（如医学影像融合）。未来改进方向可考虑PCNN的快速收敛算法或并行化实现。