可解释性建模

神经动力学驱动的耦合神经P系统用于多聚焦图像融合

Neurodynamics-Driven Coupled Neural P Systems for Multi-Focus Image Fusion

用脉冲发放计数直接生成边界精确的决策图、免去后处理，这一思路可迁移到其他需要像素级二值决策的低层融合任务（如曝光融合、去雾中的区域选择），并为用生物可解释模型替代黑盒融合网络提供参考。