PCNN.rar_NSCT和pcnn_nsct_pcnn_pcnnnsct_图像融合代码

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168 浏览量 2022-09-22 14:33:21 上传评论收藏 1KB RAR 举报

标题中的“PCNN.rar_NSCT和pcnn_nsct_pcnn_pcnn nsct_图像融合代码”揭示了这个压缩包文件包含的是与PCNN（脉冲耦合神经网络）和NSCT（小波包多分辨率分析）相关的图像融合算法的源代码。PCNN是一种模拟生物神经元脉冲传递特性的数学模型，在图像处理领域，尤其是图像融合中有着广泛的应用。NSCT，即非下采样Contourlet变换，是基于多尺度几何分析的一种图像表示方法，能有效捕捉图像的边缘和细节信息。描述中提到“用于NSCT PCNN图像融合，此为关键代码，由我自己编写和改进”，这表明该代码集是作者自创并优化过的，专门用于通过NSCT和PCNN技术进行图像融合操作。图像融合是将多源图像的信息结合在一起，生成一幅含有更全面信息的新图像的过程，常应用于遥感、医学成像等多个领域。在标签中，“nsct和pcnn”、“nsct pcnn”、“pcnn_nsct”以及“图像融合代码”进一步强调了这个代码库的核心内容，即使用NSCT和PCNN两种技术进行图像融合，并且这里的代码是实现这一过程的关键。根据提供的压缩包子文件的文件名称列表，只有一个文件“PCNN.m”。这通常意味着这是一个MATLAB程序文件，包含了整个图像融合算法的实现。在MATLAB中，.m文件是脚本或函数，此处可能是实现NSCT和PCNN图像融合算法的主函数或脚本。在实际应用中，PCNN首先对输入图像进行处理，模拟神经元的脉冲响应，然后利用NSCT对处理后的图像进行多尺度分解，提取不同尺度和方向的特征。接下来，这些特征会在融合规则的指导下进行融合，最后再通过逆NSCT变换将融合结果重构回图像空间。整个过程涉及到图像的预处理、特征提取、融合决策和后处理等多个步骤。由于没有具体的代码内容，详细的算法实现细节无法给出，但可以推测“PCNN.m”可能包含了如下内容： 1. NSCT变换函数，用于将输入图像分解为多个频带系数。 2. PCNN模型的实现，可能包括初始化网络参数、脉冲传播和融合规则计算等部分。 3. 融合策略，定义如何结合不同频带的NSCT系数。 4. 逆NSCT变换，将融合后的系数恢复为图像。为了深入理解并使用这段代码，你需要熟悉MATLAB编程，了解NSCT和PCNN的基本原理，以及图像融合的基本步骤。同时，运行和调试代码可能还需要其他辅助函数或数据集，这些可能需要根据上下文自行提供或从其他来源获取。

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PCNN.m 2KB

% 基于m-PCNN的医学图像融合 MATLAB源程序 function y=PCNN(A, B) IMA = A; IMB = B; [ROW,COL]=size(IMA); [ROW1,COL1]=size(IMB); if(ROW~=ROW1|COL~=COL1) error('input images should be the same size!'); end %%%% SET THE mPCNN PARAMEERS [7 IN TOTAL] %%%% W=M; BETA1=BETA2; DELTA; ALPHAT; VT; BETA=0.5; %%% note BETA1=BETA2; SO WE USE BETA FOR CONVENIENCE M=[0.707,1,0.707;1,0,1;0.707,1,0.707]; DELTA=1; ALPHAT=0.012; VT=4000; %%% MAKE SURE WHETHER THIS IS RIGHT. %%%%% IMAWT=conv2(IMA,M,'same'); %%% 卷积后保持源图像大小； IMBWT=conv2(IMB,M,'same'); SUMPIXEL=ROW*COL; %%% PIXELS NUMBER OF FUSED IMAGE JUDFIR=zeros(ROW,COL); %%% JUDFIR IS USED TO JUDGE WHETHER THE NEURON(I,J) IS FIRED %%%JUDFIR用于判断神经元（i，j）是否激发。每个神经元在所有的迭代中只激发一次。 THR=500*ones(ROW,COL); %%% 不知此阈值是否合适 U=zeros(ROW,COL); %%% ITERATION ITETIME=10; %%% SET ITERATION TIME for(itime=1:10) for(i=1:ROW) for(j=1:COL) if(JUDFIR(i,j)~=1) %%% THE NEURON SHOULD NOT BE FIRED YET. %%% 对单点进行迭代计算 HA=IMAWT(i,j)+IMA(i,j); HB=IMBWT(i,j)+IMB(i,j); U(i,j)=(1+BETA*HA)*(1+BETA*HB)+DELTA; %%%判断是否激发 if (U(i,j)>THR(i,j)) %% 满足条件则激发 JUDFIR(i,j)=1; else %% 不激发，对阈值进行衰减 THR(i,j)=THR(i,j)*exp(-ALPHAT); end end %%% end of JUDFIR end %%% end j end %%% end i if(sum(sum(JUDFIR))==SUMPIXEL) fprintf(1,'fused successfully'); break end end %%% end itime U=U/max(max(U))*255; y =U; end %%% end of function