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基于PCNN和NSCT变换的图像融合算法的任务书
一、背景
数字图像融合是将多幅源图像合成一张更具信息量和清晰度的图像的过程。图像融合被广泛地应用于军事、机器视觉、医学、遥感等领域，其应用场景包括目标检测、图像分析、航空遥感、医疗影像等。
图像融合技术的发展，可以分为硬件融合与软件融合两个阶段。硬件融合主要依靠光电成像技术和光学成像技术，而软件融合则采用数字图像处理技术。目前，图像融合技术已经成为许多领域的重要研究方向。PCNN和NSCT变换作为图像处理领域中的两种重要技术，在图像融合中也得到了广泛的应用。
二、任务目标
本次任务旨在提出一种基于PCNN和NSCT变换的图像融合算法，通过对多幅源图像的处理和分析，实现高质量的图像融合，扩展图像融合在目标检测、图像分析等领域的应用。
三、任务内容
1.PCNN算法介绍
PCNN（Pulse-coupledNeuralNetwork）是一种时域异步的神经网络模型，其基本思想来源于脉冲放电神经元。PCNN模型的灰度特征提取方法主要是通过神经元脉冲的时间和强度信息。因此，PCNN算法可以实现对图像中的纹理、边缘、轮廓等特征的提取。
2.NSCT算法介绍
NSCT（Non-subsampledContourletTransform）变换是一种多尺度分析工具。与较为常见的小波变换不同的是，NSCT变换是一种非下采样的多尺度分析方法，能够在多个尺度上分析信号的局部特征，因此可以更准确地提取信号的特征信息。
3.基于PCNN和NSCT的图像融合算法流程
（1）对多幅源图像进行PCNN算法处理，提取源图像的边缘信息。
（2）对处理后的源图像进行NSCT变换，得到多个子带。
（3）通过滑动窗口技术，对NSCT变换得到的子带进行像素级差异度分析。
（4）对子带进行选取和加权，得到融合图像。
4.方案实现过程
（1）预处理
对源图像进行预处理，包括图像resize、灰度化、降噪等操作。
（2）PCNN处理
对预处理后的图片进行PCNN算法处理，提取图像的边缘信息。
（3）NSCT变换
将PCNN处理后的图像进行NSCT变换，得到多个子带。
（4）像素级差异度分析
使用滑动窗口技术对NSCT变换得到的子带进行像素级差异度分析，得到每个子带的权重。
（5）选取和加权
根据子带的权重，对所有子带进行选取和加权，得到最终的融合图像。
五、预期结果
通过对多幅源图像的PCNN和NSCT变换处理，并结合像素级差异度分析，本算法能够实现高质量的图像融合，并能扩展图像融合在目标检测、图像分析等领域的应用。
六、总结
本次任务提出了一种基于PCNN和NSCT变换的图像融合算法，并给出了算法的实现过程和预期结果。本算法采用多尺度分析和像素级差异度分析，能够提取源图像的纹理、边缘、轮廓等特征，并实现高质量的图像融合。本算法对于图像融合的研究和应用具有一定的参考意义。