基于稀疏特征的脉冲耦合神经网络多焦点图像融合的研究涉及图像处理与计算机视觉领域的一个重要应用。在多焦点图像融合的背景下，该研究旨在提升图像中清晰部分的提取效率，进而有效提高融合图像的质量。具体而言，本文介绍了一种利用稀疏特征来驱动脉冲耦合神经网络（PCNN）进行图像融合的方法。
研究介绍了多焦点图像融合的必要性及应用价值。多焦点图像融合是指将不同设置拍摄的多张图像整合成一张新图像，此新图中包含了所有相关物体均处于聚焦状态的场景。这对人类或机器的感知都是非常有用的。融合过程中，一个关键问题是正确地从源图像中检测出清晰的区域，因为这些区域对于获取场景的详细信息至关重要。
文章在引言部分提出了一个分类法，将图像融合方法主要分为两大类：空间域融合和变换域融合。空间域融合方法实现简单，计算复杂度低，但是可能会引入块状伪影并损害最终融合图像的质量。相比之下，变换域融合方法能够获得更好的对比度、更佳的信噪比以及更优的融合质量。然而，本文提出的融合方案致力于在空间域和变换域上都达到较好的效果。
文章提到的关键技术包括鲁棒主成分分析（RPCA）和脉冲耦合神经网络（PCNN）。鲁棒主成分分析用于将注册后的源图像分解成主成分矩阵和稀疏矩阵。这一过程能提取出图像中的显著特征，构建源图像的稀疏特征空间。然后，稀疏特征被用来激发PCNN中的神经元。通过PCNN的输出，源图像的聚焦区域被检测并集成以构建最终的融合图像。
实验结果显示，与现有的其他融合方法相比，本研究提出的方案在空间域和变换域上都能更好地提取聚焦区域，并提高融合图像的质量。这些实验结果强有力地证明了所提出的基于稀疏特征的PCNN方法的有效性。
此外，文章还涵盖了图像融合、鲁棒主成分分析、脉冲耦合神经网络、稀疏特征和脉冲激发时间等关键词。这些概念是本研究领域中的核心要素，并且在现代图像处理和计算机视觉的研究与应用中占据重要地位。鲁棒主成分分析是一种数据处理方法，它可以处理具有噪声和异常值的数据集，从而提炼出数据中的主要结构。脉冲耦合神经网络是一种模仿生物视觉系统行为的神经网络模型，它在图像处理中的应用包括模式识别、图像融合等。
文章的作者包括张永新、陈莉、赵志华和贾健，他们分别来自中国西北大学信息科学与技术学院、洛阳师范学院、西北大学数学系。文末提到的联系方式为作者之间交流提供了可能，而文章所附的引用信息包括期刊、卷期、页码、ISSN号、出版机构认证信息以及数字对象标识符（DOI），这些信息对于学术交流和进一步的研究具有重要意义。
