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基于NSCT与区域点火PCNN的医学图像融合方法
近年来，随着医疗技术的不断发展，医学图像成为了医生诊断疾病的重要工具。由于不同类型的医学图像具有各自的优势和局限性，为了获得更有效的信息，在医学诊断中常常需要将不同类型的医学图像进行融合。本文提出了一种基于NSCT与区域点火PCNN的医学图像融合方法，旨在提高医学图像融合的效果和质量。
NSCT是一种多分辨率分析技术，具有高分辨率和高局部化特点。与其他形态分析技术相比，NSCT可以提供更丰富的信息和更好的图像细节保留。而PCNN是一种基于生物神经元建模的图像处理技术，能够根据图像自身特点生成与目标区域相关的神经元分布。NSCT和PCNN的结合能够利用它们各自的优势，从而达到更好的医学图像融合效果。
具体来说，本文的医学图像融合方法分为以下几个步骤：
1.将需要进行融合的医学图像分别进行NSCT分解，得到各自的低频和高频系数矩阵。
2.将各自的低频系数矩阵进行平均处理，得到平均低频系数矩阵。
3.利用区域点火PCNN技术对各自的高频系数矩阵进行处理，生成各自的高频融合图像。
4.将平均低频系数矩阵与各自的高频融合图像进行融合，得到最终的融合图像。
实验结果表明，本文提出的医学图像融合方法能够从不同角度充分保留原始图像的信息，同时消除噪声和伪影等不良影响。相比于其他经典的医学图像融合方法，本文的方法在评价指标上有较大提升。
结论：本文提出的医学图像融合方法基于NSCT与区域点火PCNN技术，具有较好的效果和良好的应用前景。该方法通过合理的组合和优化，能够充分利用不同源图像的优势，将原始信息的关联性有效地传递给融合图像，充分表达了原始信息的多样性和丰富性，在医学图像分析和处理领域有着广泛的应用前景。