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传统的交叉视觉皮质层模型（intersectingcorticalmodel，ICM)在图像边緣检测和图像的分割等领域得到了广泛的应用，但模型中的一些参数需要人工去选取，从而降低了模型应用结果的准确度。为了使ICM中的参数能够自适应选取，对传统的ICM进行改进，提出改进的ICM与非下采样Contourlet变换（non-subsampledContourlettransform,NSCT)相结合的方法应用于医学图像的融合。实验结果表明，该算法无论从主观性评价还是从六个客观性评价指标均优于其他融合算法，不仅