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基于NSCT和PCNN的图像融合算法研究的中期报告
一、研究背景
随着科技的不断发展，图像处理技术也在快速发展。在众多的图像处理技术中，图像融合技术受到了广泛的关注。图像融合是指将两幅或多幅不同的图像融合成一幅新的图像，这个新的图像能更好、更完整地表达被观察对象的信息。图像融合技术广泛应用于军事、医学、环境监测等领域。
NSCT是非常适合图像融合的一种小波变换方法，它具有多分辨率、多方向、局部性等优点。而PCNN则是一种具有生物学特性的计算模型，可以对图像进行较好的特征提取和边缘检测。
针对NSCT和PCNN两种方法的优点，本次研究旨在研究基于NSCT和PCNN的图像融合算法，并通过实验评估算法的有效性和可靠性。
二、研究内容
1.研究NSCT小波变换原理和实现方法，并对NSCT小波变换的多尺度与多方向特性进行分析。
2.研究PCNN的计算模型和特征提取方法，分析PCNN在图像处理中的应用。
3.提出基于NSCT和PCNN的图像融合算法，并将其与其他相关算法进行对比。通过实验分析，验证该算法的有效性和可靠性。
三、研究进展
1.对NSCT小波变换进行了深入研究，在MATLAB平台上实现了NSCT小波变换，能够实现多尺度、多方向的图像分解和重构。
2.对PCNN模型进行了学习和研究，了解了其生物学原理和在图像处理中的应用。在MATLAB平台上实现了PCNN模型，并通过实验验证了其在图像分割和特征提取中的有效性。
3.通过对NSCT与PCNN上述两种方法的研究，初步形成了基于NSCT和PCNN的图像融合算法。
四、下一步工作计划
1.完善基于NSCT和PCNN的图像融合算法，实现代码编写和实验验证。
2.深入分析其他图像融合算法，与本算法进行对比评估，进一步验证本算法的有效性和可靠性。
3.对与该算法相关的其他问题进行深入探讨和研究，如算法的适用范围和相关参数的优化等。