图像融合代码 NSCT-PCNN

资 源 简 介

图像融合代码 NSCT-PCNN

详 情 说 明

图像融合技术通过结合多幅源图像的信息来生成质量更优的融合图像。基于NSCT-PCNN的融合方法采用了多尺度变换与脉冲耦合神经网络相结合的创新思路。

NSCT（非下采样轮廓波变换）作为核心分解工具，能够对图像进行多尺度、多方向的分解。这种变换方式具有平移不变性，能有效避免传统方法产生的伪吉布斯现象。在分解阶段，图像被分离为低频子带和高频子带，分别对应图像的整体轮廓和细节纹理信息。

对于低频系数的处理尤为关键，直接决定了融合图像的视觉质量。通过特定的低频系数处理算法，可以增强最终图像的层次感和清晰度。这部分处理通常包括基于区域特性或能量准则的融合策略，以保留源图像中最具代表性的低频信息。

高频系数的融合则采用PCNN模型，这种仿生学模型模拟了哺乳动物视觉皮层神经元的活动特性。PCNN通过点火频率来捕捉图像的边缘、纹理等细节特征，实现高频信息的智能选择与融合。

最终通过NSCT逆变换将处理后的各子带系数重构，得到的融合图像既保留了源图像的重要特征，又增强了视觉效果。这种方法在医学影像、遥感图像等领域展现出显著优势。