摘要
医学图像融合旨在整合多源医学图像的互补信息，为临床诊断和治疗提供更全面准确的依据。
近年来，稀疏表示和多尺度变换结合脉冲耦合神经网络（PCNN）成为医学图像融合领域的研究热点。
本文首先阐述了医学图像融合、稀疏表示、非下采样Contourlet变换（NSCT）和PCNN的基本概念，并回顾了医学图像融合的发展历程。
其次，重点讨论了基于稀疏表示和NSCT-PCNN的医学图像融合方法，分析了不同稀疏表示模型、NSCT分解层数、PCNN模型参数等因素对融合性能的影响。
最后，总结了现有方法的优缺点，并展望了未来研究方向。
关键词：医学图像融合；稀疏表示；非下采样Contourlet变换；脉冲耦合神经网络；多尺度分析
##1.1医学图像融合医学图像融合是将同一对象的不同模态或同一模态不同时间、不同视角获取的图像信息进行整合，以获得更全面、清晰的图像，从而提高临床诊断和治疗的准确性和可靠性。
例如，将计算机断层扫描（CT）提供的骨骼结构信息与磁共振成像（MRI）提供的软组织信息融合，可以帮助医生更准确地诊断肿瘤。
##1.2稀疏表示稀疏表示是指用尽可能少的基信号来线性表示一个信号，其基本思想是找到一个过完备字典，使得原始信号可以用字典中少量原子的线性组合来表示。
在图像处理中，稀疏表示可以有效地提取图像的特征信息，并去除冗余信息。
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