10.19678/j.issn.1000-3428.0059195
基于多尺度边缘保持分解与PCNN的医学图像融合
在医学图像融合过程中,传统多尺度分析方法多采用线性滤波器,由于无法保留图像边缘特征导致分解阶段的强边缘处出现模糊,从而产生光晕.为提高融合图像的视觉感知效果,通过结合多尺度边缘保持分解方法与脉冲耦合神经网络(PCNN),提出一种新的图像融合方法.对源图像进行加权最小二乘滤波分解得到图像的基础层和细节层,采用高斯滤波器对基础层进行二次分解得到低频层和边缘层,将分解过程中每级边缘层和细节层叠加构建高频层,并引入非下采样方向滤波器组进行方向分析.在此基础上,利用改进的空间频率以及区域能量激励PCNN融合高频层和低频层,通过逆变换得到最终的融合图像.实验结果表明,该方法能够突出医学图像的边缘轮廓并增强图像细节,可将更多的显著特征从源图像分离并转移到融合图像中.
加权最小二乘滤波、非下采样方向滤波器组、边缘保持分解、多尺度分析、脉冲耦合神经网络、医学图像融合
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TP391(计算技术、计算机技术)
山西省自然科学基金201901D111152
2021-03-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
276-283