基于PCNN的图像融合

资 源 简 介

基于PCNN的图像融合

详 情 说 明

基于PCNN的图像融合技术是一种结合生物视觉机制与数字图像处理的方法。PCNN（脉冲耦合神经网络）模拟哺乳动物视觉皮层神经元的工作原理，通过脉冲同步发放特性实现图像特征的提取与融合。

PCNN图像融合通常包含三个关键阶段：首先进行多尺度分解，将源图像分解为不同频带；然后利用PCNN网络对分解后的各层系数进行选择性融合；最后通过重构得到融合图像。其中PCNN的链接强度、迭代次数等参数直接影响融合效果。

评价指标方面通常从以下维度考量：信息熵反映图像信息丰富度，空间频率评价清晰度，互信息衡量源图像与融合结果的关联性。与传统融合方法相比，PCNN能更好地保留边缘和纹理特征，在医学影像、遥感图像等领域具有优势。最新的研究趋势包括结合深度学习优化PCNN参数，以及改进的多尺度分解方法提升融合性能。