nsct和pcnn结合的融合

资 源 简 介

nsct和pcnn结合的融合

详 情 说 明

本文将介绍一种结合非下采样轮廓波变换(NSCT)与脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合方法。NSCT具有优秀的图像多尺度分解能力，能够很好地捕捉图像的细节和轮廓信息。而PCNN作为一种基于生物视觉模型的神经网络，能够模拟人脑神经元的活动特性，在图像处理中表现出色。

传统的PCNN模型虽然结构简单，但运算复杂度较高，导致融合过程耗时较长。本文方法首先利用NSCT对源图像进行多尺度分解，得到不同频带的子图像。然后采用基础PCNN模型对各子图像进行融合处理，通过神经元的脉冲发放特性来提取显著特征。最终通过NSCT逆变换得到融合图像。

该方法虽然运算速度较慢，但保留了PCNN的生物学特性，同时结合NSCT的多尺度分析优势，能够实现较好的融合效果。特别适合对融合质量要求较高，但对实时性要求不高的应用场景。对于想要理解NSCT和PCNN结合基本原理的研究者，这种基础实现方案具有较好的参考价值。