matlab代码实现PCNN图像融合

资 源 简 介

matlab代码实现PCNN图像融合

详 情 说 明

PCNN（脉冲耦合神经网络）是一种基于生物视觉机制的图像处理模型，特别适用于多模态图像融合任务。其核心思想是模拟神经元之间的脉冲同步发放特性，通过迭代运算实现图像特征的耦合与增强。

PCNN图像融合实现通常包含以下步骤：首先对输入图像进行预处理，包括灰度化或分通道处理；然后初始化PCNN网络的参数，如链接强度、衰减系数等关键参数；接着通过迭代计算每个神经元的内部状态和脉冲输出，在此过程中，相邻像素的亮度差异会触发脉冲同步现象；最后根据脉冲发放频率生成融合图像，高频部分通常保留更多细节特征。

在MATLAB实现时需注意：PCNN的迭代次数直接影响融合效果，通常10-50次即可达到平衡；链接强度β控制着邻域像素的耦合程度，医学影像融合建议取值0.1-0.3，而遥感影像可适当增大；对于多聚焦图像融合，可采用区域能量作为脉冲触发条件。

相比于小波变换等传统方法，PCNN能更好地保留边缘和纹理特征，尤其在红外与可见光融合中，能显著提升目标的视觉可辨识度。但需注意计算复杂度较高的问题，可通过改进点火机制或并行计算优化性能。