图像融合是数字图像处理领域的热门研究方向之一

图像融合是数字图像处理领域的热门研究方向之一。近年来，越来越多的研究者将NSST与PCNN相结合实现图像融合。本文就介绍一种基于NSST结合PCNN实现图像融合的方法，并提供相应的matlab代码实现。

一、NSST与PCNN简介
1.NSST(Nonsubsampled Shearlet Transform)是一种高效的多尺度分析方法，其可对图像进行快速的边缘和纹理分析。
2.PCNN(Pulse Coupled Neural Network)是一种基于生物学模型的神经网络，它通过相邻神经元的互相激励来创造出周期性脉冲信号，进而实现图像融合。

二、NSST与PCNN图像融合方法
1.图像预处理：将待融合的两幅图像进行灰度化和归一化处理。
2.进行NSST变换：利用NSST算法对原图像进行变换，得到多尺度系数。
3.利用PCNN模型进行图像融合：根据融合规则将变换后的系数进行融合，并利用PCNN模型进行重构，得到融合图像。

三、matlab代码实现
% 图像预处理
I1 = imread(‘image1.bmp’);
I2 = imread(‘image2.bmp’);
I1 = rgb2gray(I1);
I2 = rgb2gray(I2);
I1 = double(I1)/255;
I2 = double(I2)/255;

% 进行NSST变换
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