基于脉冲神经网络PCNN实现图像融合的MATLAB代码与详细解析

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本文介绍了如何使用MATLAB实现基于脉冲神经网络(PCNN)的图像融合,详细阐述了图像预处理、PCNN算法步骤,并提供了源代码示例。通过调整PCNN参数,可以探索不同融合效果。

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图像融合是将多个来源的图像信息合并为一个单一的图像,以获得更全面、更准确的视觉信息。脉冲神经网络(Pulse-Coupled Neural Network,PCNN)是一种模拟生物视觉系统中神经元相互作用的神经网络模型。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于PCNN的图像融合,并提供相应的源代码。

首先,我们需要准备两幅待融合的图像。假设这两幅图像分别为Image1和Image2。接下来,我们将逐步进行图像融合的过程。

  1. 导入图像并进行预处理
    我们使用MATLAB的imread函数导入两幅待融合的图像,并将它们转换为灰度图像。代码如下:

    Image1 = imread('image1.jpg');
    Image1 = rgb2gray
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