本研究提出了一种基于非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Contourlet Transform, NSCT）和脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network, PCNN）的多层次图像融合方法，并引入机器学习优化技术（ML-PCNN），以进一步提高图像融合的质量和适应性。传统图像融合方法在处理多源图像时，常常无法充分保留图像的细节信息，导致融合图像的清晰度和信息量不足。因此，设计一种能够保留多源图像丰富细节并增强融合图像视觉效果的融合算法具有重要的研究意义。
项目信息
编号：MCV-68
大小：35M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b、2024a
项目介绍
本研究提出了一种基于非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Contourlet Transform, NSCT）和脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network, PCNN）的多层次图像融合方法，并引入机器学习优化技术（ML-PCNN），以进一步提高图像融合的质量和适应性。传统图像融合方法在处理多源图像时，常常无法充分保留图像的细节信息，导致融合图像的清晰度和信息量不足。因此，设计一种能够保留多源图像丰富细节并增强融合图像视觉效果的融合算法具有重要的研究意义。
NSCT是一种多尺度、多方向的图像分解工具，通过非下采样的方式保留图像的高频和低频信息。与传统的多尺度变换方法相比，NSCT在捕获图像边缘、纹理和结构特征方面具有更高的准确性，特别适用于图像细节丰富且需要多尺度处理的应用场景。PCNN则是一种模拟生物神经网络特性的模型，其独特的脉冲耦合机制使其在图像特征增强、边缘检测和噪声抑制等方面具有优异的性能。基于NSCT和PCNN的图像融合方法可以有效利用两者的优势，提高融合结果的图像质量。
在该方法中，首先对多源图像进行NSCT分解，将每幅图像分解为不同尺度和方向的子带图像。对于低频子带部分，使用PCNN进行融合，并结合机器学习算法对PCNN的参数进行优化，以增强融合算法的适应性和准确性。具体来说，通过机器学习技术，根据输入图像的特征自适应地调整PCNN的参数，使其能够适应不同图像源的特征差异，从而提升融合结果的细节保留能力和视觉效果。
对于高频子带部分，采用特征选择规则，以保留多源图像中的边缘和细节特征。这样可以有效地减少信息丢失，使融合后的图像能够更加准确地反映源图像的细节。最终，通过NSCT逆变换对融合后的低频和高频子带进行重构，得到最终的融合图像。
为了验证该方法的有效性，本文进行了多组实验，对比了NSCT-ML-PCNN方法与传统图像融合方法的性能差异。实验结果表明，基于NSCT-ML-PCNN的图像融合方法在信息熵、平均梯度和清晰度等指标上均优于传统方法。具体而言，融合后的图像在视觉效果上具有更好的清晰度和对比度，且能够更好地保留源图像的边缘和结构信息。这些结果表明，本方法不仅在图像融合效果上具有明显优势，而且在多源图像信息表达方面也有显著提高。
该研究为多源图像融合提供了一种高效且鲁棒的解决方案，特别适用于需要多尺度特征保留的应用，如医学图像分析、遥感图像处理和安全监控等领域。未来的研究方向包括进一步优化PCNN参数的自动化过程、引入更多的智能优化算法，以及探索该方法在实时图像处理中的应用潜力。总之，基于NSCT和ML-PCNN的图像融合方法在多源信息融合中具有广泛的应用前景，为图像融合领域的技术创新提供了新的思路和方法。
项目文档
Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对test.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
运行test.m
Figure 1：这是输入图像 ori_A，是清晰前景，背景稍微模糊。该图像被用作融合的一个源图像。
Figure 2：这是输入图像 ori_B，其前景较模糊，背景较清晰。该图像被用作融合的另一个源图像。
Figure 3：这是融合后的图像 F，基于NSCT-ML-PCNN算法得到。融合图像结合了 ori_A 和 ori_B 的特征，前景和背景都呈现出更清晰的效果，保留了两张源图像中的细节和结构信息。
通过图像融合，最终的结果图像（Figure 3）显示了更加清晰的前景与背景，这种效果在图像融合应用中尤为重要，特别是在需要同时保留不同焦点或不同图像信息的情况下，如医学影像、遥感图像处理等。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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