基于NSST和深度学习的医学图像融合算法

摘要：

随着计算机性能的提高和数字图像处理技术的发展,医学图像处理技术得到了更广泛的应用,如医学图像的自动分析、医学图像的模拟仿真等.因此提出一种基于NSST与VGGNet19深度学习网络相结合的医学图像融合方法.首先,对医学源图像进行NSST分解,分别得到MRI与CT的低频信息与高频信息.其次,低频信息选择引导滤波加权均等的融合规则,高频信息用VGGNet19网络对图像进行特征提取,通过L1正则化、上采样以及加权均等的规则得到最终的高频信息.实验结果表明该方法有更好的融合效果,在主观评价和客观指标中均有不错的效果体现.

关键词：非下采样剪切波、深度学习网络、图像融合

所属期刊栏目：23

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：驻马店幼儿师范高等专科学校校级课题24L010

在线出版日期：2024-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：27-33