一种新的结合NSCT和PCNN的图像融合方法
考虑到小波变换存在一些局限性，提出一种把非下采样Contourlet变换（NSCT）与脉冲耦合神经网络（PCNN）相结合的图像融合新方法。用NSCT变换从多尺度和多方向上分解配准后的原始图像。低频应用改进的边缘能量结合空间频率的融合方法；高频应用PCNN简化数学模型，其链接强度用改进的拉普拉斯能量和表示。并且选择点火映射图的点火次数与其标准差相结合的方法。最后经过NSCT逆变换得出融合图像。实验分析可知，与其他几种图像融合方法进行比较，新方法取得了更高质量的融合图像。
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