摘要：本文针对传统离散小波变换（DWT）在图像融合中细节丢失的问题，提出了一种基于双树复小波变换（DT-CWT）的低频域区域能量取大和高频域自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）图像融合算法（简称DC-SA-PCNN）。实验结果显示，采用同样的融合规则，DT-CWT融合图像的互信息量MI、边缘保持度Q^AB/F、融合积MQ=MI×Q^AB/F均高于DWT融合图像，基于自适应PCNN算法获得的融合图像具有更优的MI、Q^AB/F、MQ指标。结果表明，DC-SA-PCNN算法有效地综合了红外图像和可见光图像中的信息，融合图像更加全面地携带了源图像中的有效信息特征。

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