基于NSCT和PCNN的自适应图像融合方法（2013年）

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简介：
本研究提出了一种结合非下采样轮廓波变换(NSCT)与脉冲耦合神经网络(PCNN)的自适应图像融合技术，旨在提升多源图像信息整合效果。通过实验验证了该方法的有效性和优越性。本段落提出了一种新的自适应图像融合方法，该方法结合了非下采样轮廓波（NSCT）与脉冲耦合神经网络（PCNN）。对于已经配准的源图像，采用NSCT进行分解，得到低频子带系数和不同方向上的高频子带系数。在处理低频部分时，采用了简单的加权平均规则；而在高通子带系数方面，则使用了改进的拉普拉斯能量作为链接强度来优化PCNN的应用。最后通过逆变换获得融合后的图像结果。实验表明，该算法相较于其他方法具有明显优势，并且效果更佳。

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基于NSCT和PCNN的自适应图像融合方法（2013年）

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本研究提出了一种结合非下采样轮廓波变换(NSCT)与脉冲耦合神经网络(PCNN)的自适应图像融合技术，旨在提升多源图像信息整合效果。通过实验验证了该方法的有效性和优越性。本段落提出了一种新的自适应图像融合方法，该方法结合了非下采样轮廓波（NSCT）与脉冲耦合神经网络（PCNN）。对于已经配准的源图像，采用NSCT进行分解，得到低频子带系数和不同方向上的高频子带系数。在处理低频部分时，采用了简单的加权平均规则；而在高通子带系数方面，则使用了改进的拉普拉斯能量作为链接强度来优化PCNN的应用。最后通过逆变换获得融合后的图像结果。实验表明，该算法相较于其他方法具有明显优势，并且效果更佳。

基于自适应PCNN的图像融合方法

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本研究提出了一种基于自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合技术，通过优化参数自适应调整机制，提高了多源图像信息融合的质量和效率。本程序是用MATLAB编写的基于自适应PCNN的图像融合代码。

基于NSCT和PCNN的图像融合技术

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本研究提出了一种结合非下采样轮廓波变换（NSCT）与脉冲耦合神经网络（PCNN）的先进图像融合方法。通过充分利用NSCT的有效多尺度表示能力和PCNN对图像特征的自适应选择能力，该技术能够实现高质量、信息丰富的图像融合结果。适用于军事侦察、医学影像分析等多个领域。基于NSCT+PCNN的图像融合源码生成的融合图像非常清晰，效果很好。

基于NSCT和PCNN的新型图像融合技术

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本研究提出了一种结合非下采样剪切波变换（NSCT）与脉冲耦合神经网络（PCNN）的创新图像融合方法。该技术通过优化多源图像信息整合，显著提升了视觉效果和细节表现能力，在医疗影像、遥感等多个领域展现出广泛应用前景。为了克服小波变换的局限性，本段落提出了一种结合非下采样Contourlet变换（NSCT）与脉冲耦合神经网络（PCNN）的新图像融合方法。首先利用NSCT对配准后的原始图像进行多尺度和多方向分解。对于低频部分，采用改进边缘能量结合空间频率的融合策略；而对于高频部分，则应用基于PCNN简化数学模型的方法，并且链接强度使用改进拉普拉斯能量表示。点火次数与标准差相结合的方式用于选择点火映射图。最后通过NSCT逆变换得到最终的融合图像。实验表明，相较于其他几种图像融合方法，该新方法能够生成更高质量的融合结果。

基于NSCT的自适应多焦点图像融合算法

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本研究提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSCT)的自适应多焦点图像融合算法，通过优化聚焦区域的细节处理和边缘保持能力，显著提升了融合图像的质量。为了改进非降采样轮廓波变换（NSCT）在多尺度、方向性和平移不变性方面的特性，并解决融合后图像模糊的问题，本段落提出了一种基于区域特性的NSCT多聚焦图像融合算法。该算法充分考虑了NSCT的特点，首先将输入的图像通过NSCT分解为不同方向上的子带信息；接着，在低频子带上利用局部均值和方差来选择系数，并在高频带通方向上采用局部方向对比度作为衡量标准选取相应的系数；最后，经过反变换得到最终融合后的图像。实验结果证明了该算法相较于传统的加权平均、小波变换及NSCT方法具有更好的融合效果。

【高效代码】基于MATLAB的NSCT和PCNN融合图像算法源码.docx

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本文档提供了一种高效的图像处理方法，结合了非下采样 contourlet变换（NSCT）与脉冲耦合神经网络（PCNN），利用 MATLAB 实现了图像的优化编码及特征提取。【谷速代码】MATLAB源码：基于NSCT与PCNN的图像融合算法文档

基于NSCT的红外和可见光图像融合方法

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本研究提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSCT)的创新算法，旨在优化红外与可见光图像的融合效果，增强夜间视觉识别能力。本段落提出了一种基于NSCT的红外与可见光图像融合方法。首先对输入图像进行NSCT分解；然后根据不同子带的特点采用不同的融合规则：对于低频子带，利用区域能量及方差构造决策值，并结合决策值选大法和加权平均的方法实现融合；而对于高频子带的最高层，则使用像素绝对值选大的方法进行图像融合。除此之外，在处理其他层次的高频子带时采用基于区域能量匹配度的区域方差选大规则来完成融合过程。最后，通过NSCT逆变换对已经完成融合后的系数重新构建为最终的融合图像。实验结果表明该算法能够有效地捕捉到更多的细节信息，并生成质量优良的融合图像。

基于NSCT的图像融合技术

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本研究探讨了基于非下采样剪切波变换（NSCT）的图像融合技术，旨在提高多模态医学影像和其他领域的细节保留与信息整合能力。在MATLAB环境中可以直接运行该程序。演示了对32*32图像矩阵进行三级NSCT变换的过程。输出结果是一个单元数组，其中子带的排列顺序参照mtr_nsctdec文件中的描述，并且与Contourlet程序的效果等效。可以通过调整len_cut参数来修改裁剪后的图像矩阵大小和窗口位置。

基于NSCT算法的图像融合（MATLAB实现）

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本研究采用NSCT算法在MATLAB平台上实现了多模态医学影像的有效融合，提升了图像的综合信息量与视觉效果。经典图像融合算法NSCT算法可在Matlab和C++环境中混合编译。只需更改图像地址即可方便使用该算法。

基于提升小波变换与自适应PCNN的医学图像融合技术

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本研究提出了一种结合提升小波变换和自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）的新型医学图像融合方法，旨在增强图像细节及对比度，提高诊断准确性。为了更好地满足临床辅助诊断与治疗的需求，提出了一种基于改进小波变换的CT与MRI图像融合方法，并使用脉冲耦合神经网络（PCNN）进行规则设定。通过应用简化版的PCNN模型将图像逐行变化中的梯度能量作为链接强度，使PCNN能够根据渐变能量的变化来自适应调整链接强度大小，并依据点火次数确定高频子带的融合系数。实验结果表明，该方法相较于传统方式具有更优性能，增加了融合后的边缘和细节信息量，从而取得了更好的图像质量。 ### 基于提升小波变换及自适应PCNN的医学影像融合技术 #### 概述医学影像融合是指将不同成像模式下获取到同一解剖部位的不同图像整合为一张综合图的过程。这样做的目的是为了增强诊断信息，提高临床判断的价值。本段落介绍了一种基于提升小波变换（Lifting Wavelet Transform, LWT）和自适应脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network, PCNN）的医学影像融合方法。该技术旨在通过整合CT与MRI图像来提供更丰富的细节信息，从而支持更为准确的临床诊断及治疗决策。 #### 提升小波变换提升小波变换是一种高效的多分辨率分析工具，在图像处理中应用广泛。它通过对原始信号进行逐级分解以得到不同频率子带表示，实现对信号或影像的多尺度解析。LWT因其快速计算特性而特别适合于实时任务中的使用。在本研究里，利用LWT将CT与MRI影像分别拆分为低频和高频子带。其中，低频子带包含基本结构信息；高频子带则保留了细节及边缘特征。对于前者采用基于能量的融合规则以保持整体结构不变；而对于后者，则引入自适应PCNN进行处理。 #### 脉冲耦合神经网络脉冲耦合神经网络是一种模仿生物视觉系统中视网膜功能的人工智能模型，能够在图像识别任务上有效模拟其动态特性。在医疗影像领域，它能够用于检测特征如边缘和纹理等关键结构。本研究采用PCNN简化版将梯度能量作为链接强度，并根据像素点间的相似性自适应调整这些值以确定高频子带的融合系数。这种方法有助于更精细地控制整个过程，确保最终结果包含更多的细节信息。 #### 实验验证为了证明该方法的有效性，进行了多组实验并分析了其性能表现。结果显示，在与传统技术对比的情况下，本研究所提方案能够显著提高图像质量：不仅保持源影像的关键结构特征外还增强了边缘及纹理等重要细节的表现力，这对临床医生来说至关重要因为它有助于更准确地识别病灶区域从而提升诊断准确性。此外实验表明该方法在计算效率方面也具有明显优势。由于LWT的高效性和PCNN自适应特性，整个融合过程能在较短时间内完成，使其非常适合应用于实际场景中的实时处理任务中。 #### 结论基于提升小波变换及自适应脉冲耦合神经网络的医学影像融合技术为改善CT与MRI图像的质量提供了一条有效路径。该方法不仅能够保留基础结构信息还能增强细节特性从而提高诊断价值。未来研究可以进一步探索此方案在其他类型医疗影像中的应用潜力，并考虑如何改进算法以提升其复杂环境下的鲁棒性和处理效率。