【研究生课题】多尺度特征医学多模态图像融合技术详解与实现

第一部分：原理详解

1.1 多尺度特征融合的数学基础

多尺度特征融合的核心在于通过多尺度变换（MST）将图像分解为不同频率成分，分别处理后重构。本文采用非下采样剪切波变换（NSST）作为分解工具，其数学表达式为：

1.2 BM-PCNN的动态模型

边界测量脉冲耦合神经网络（BM-PCNN）基于以下动态方程：

1.3 融合策略的数学建模

融合过程分为三个阶段：

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第二部分：代码实现

python

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import numpy as np
import cv2
import pywt
from scipy.ndimage import gaussia