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基于双树复Shearlet变换与改进PCNN的图像融合算法
摘要：
本文提出了一种新的图像融合算法，该算法基于双树复Shearlet变换与改进PCNN算法。首先，我们使用双树复Shearlet变换对两幅待融合图像进行分解，并获得了多尺度、多方向的分解系数。然后，我们利用改进的PCNN算法对这些分解系数进行融合。最后，我们使用逆双树复Shearlet变换重构出融合后的图像。
实验结果表明，该算法在图像融合方面具有很高的性能和质量。与传统的融合算法相比，本文提出的算法在保留细节和提高对比度方面表现出了显著的优势。
关键词：图像融合；Shearlet变换；PCNN算法；多尺度；多方向
引言：
图像融合是多个来源的图像以一种清晰、准确、有意义的方式组合成一幅图像的过程。图像融合已经广泛应用于医学图像、遥感图像等领域，为下一步的图像分析和处理提供了数据基础。然而，由于图像间的特征差异性、光照条件、噪声等问题，使得现有的图像融合算法难以达到良好的效果。
为了克服这些限制，本文提出了一种基于双树复Shearlet变换与改进PCNN算法的图像融合算法。基于Shearlet变换，该算法能够分解图像到多个具有不同分辨率和方向的子带中，从而能够更精确地表示图像的结构。我们利用改进的PCNN算法，可以更好地捕捉图像的特征和结构。最后，我们利用逆双树复Shearlet变换重构出融合后的图像。实验结果表明，该算法比传统的融合算法更加准确、清晰，并且能够同时保留多个来源图像的细节和特点。
算法描述：
双树复Shearlet变换
Shearlet变换是一种多尺度、多方向、基于局部小波的图像变换算法，旨在提高对图像细节的表示精度。然而，传统的Shearlet变换算法在计算较大分辨率的图像时，计算开销较大，难以实用。为了提高计算效率，我们使用了双树复Shearlet变换。该算法主要基于快速局部傅里叶变换，可以大大降低计算复杂度，保留了Shearlet变换的优点。
改进的PCNN算法
Pulse-CoupledNeuralNetworks（PCNN）算法是一种模拟神经信号传递的计算模型，具有对局部特征的敏锐性和对边缘的较好响应。为了更好地捕捉图像的特征和边缘，我们在PCNN算法的基础上进行了改进。我们引入了加权系数，并通过改变阈值和权值来获得更好的融合效果。
图像融合过程
1.对待融合的两幅图像进行双树复Shearlet变换，得到它们的分解系数。
2.基于改进的PCNN算法融合这些分解系数，以获得更加清晰、准确的融合系数。
3.将融合后的系数通过逆双树复Shearlet变换重构为融合后的图像。
实验比较：
我们将本文提出的算法与传统的融合算法进行了比较，包括DWT-SVD和PCA等算法。实验使用的图像为自然图像和医学图像，包括MRI和CT等图像。
实验结果表明，本文提出的算法在保留细节和提高对比度方面表现出了显著的优势。此外，本算法也能更好地处理具有大幅度变化的图像和具有复杂结构的图像。
结论：
本文提出了一种基于双树复Shearlet变换与改进PCNN算法的图像融合算法。实验证明，本文提出的算法相对于传统的融合算法有显著的优势。将来，我们还可以在这个框架中集成其他图像特征提取算法，以进一步提高融合精度和效率。