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基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合方法
被引量：
8
1
作者
杨艳春
王晓明
+1 位作者
党建武
王阳萍
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第3期310-312,F0003,共4页
针对传统多尺度变换的医学图像融合问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合新方法。在低频子带系数的选取上,根据医学图像的特点,考虑到相邻低频子带系数之间存在的相关性,采用基于区域能量的融合规则;在选择带通方向...
针对传统多尺度变换的医学图像融合问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合新方法。在低频子带系数的选取上,根据医学图像的特点,考虑到相邻低频子带系数之间存在的相关性,采用基于区域能量的融合规则;在选择带通方向子带系数时,充分利用非下采样Contourlet变换的方向特性,采用改进拉普拉斯能量和作为带通方向子带系数的融合规则。实验结果表明,与传统融合方法相比,该方法避免了图像失真,达到了良好的图像融合效果。
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关键词
非下采样CONTOURLET变换
医学图像融合
区域能量
改进拉普拉斯能量和
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职称材料
自适应PCNN的形态小波多聚焦图像融合方法
被引量：
5
2
作者
何刘杰
胡涛
任仙怡
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第12期132-135,159,共5页
为了解决传统形态小波图像融合方法在重构尺度信号时发生了位置错误和重构细节信号时发生了灰度值下溢的不足,提出一种有效的基于自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的形态小波多聚焦图像融合方法。通过形态小波对已配准的源图像进行分解;提...
为了解决传统形态小波图像融合方法在重构尺度信号时发生了位置错误和重构细节信号时发生了灰度值下溢的不足,提出一种有效的基于自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的形态小波多聚焦图像融合方法。通过形态小波对已配准的源图像进行分解;提出一种自适应的PCNN,用分解系数的改进拉普拉斯能量和(SML)作为PCNN对应神经元的反馈输入,用图像的清晰度作为对应神经元的连接强度,经过PCNN点火获得参与融合系数的点火映射图,通过判决选择算子指导系数的融合;经过形态小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合图像具有良好的视觉效果及较高客观评价指标。
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关键词
多聚焦图像融合
形态小波
脉冲耦合神经网络
改进拉普拉斯能量和
清晰度
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职称材料
题名
基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合方法
被引量：
8
1
作者
杨艳春
王晓明
党建武
王阳萍
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第3期310-312,F0003,共4页
基金
国家自然科学基金(60962004
61162016)资助
文摘
针对传统多尺度变换的医学图像融合问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合新方法。在低频子带系数的选取上,根据医学图像的特点,考虑到相邻低频子带系数之间存在的相关性,采用基于区域能量的融合规则;在选择带通方向子带系数时,充分利用非下采样Contourlet变换的方向特性,采用改进拉普拉斯能量和作为带通方向子带系数的融合规则。实验结果表明,与传统融合方法相比,该方法避免了图像失真,达到了良好的图像融合效果。
关键词
非下采样CONTOURLET变换
医学图像融合
区域能量
改进拉普拉斯能量和
Keywords
Nonsubsampled
contourlet
transform（NSCT）
,Medical
image
fusion,Local
area
energy,
sum
-
modified
-
lapla
-
cian
（
sml
）
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
自适应PCNN的形态小波多聚焦图像融合方法
被引量：
5
2
作者
何刘杰
胡涛
任仙怡
机构
深圳大学计算机科学与技术系
深圳信息职业技术学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第12期132-135,159,共5页
基金
国家自然科学基金(No.60971120)
广东省自然科学基金(No.9151009001000052)
文摘
为了解决传统形态小波图像融合方法在重构尺度信号时发生了位置错误和重构细节信号时发生了灰度值下溢的不足,提出一种有效的基于自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的形态小波多聚焦图像融合方法。通过形态小波对已配准的源图像进行分解;提出一种自适应的PCNN,用分解系数的改进拉普拉斯能量和(SML)作为PCNN对应神经元的反馈输入,用图像的清晰度作为对应神经元的连接强度,经过PCNN点火获得参与融合系数的点火映射图,通过判决选择算子指导系数的融合;经过形态小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合图像具有良好的视觉效果及较高客观评价指标。
关键词
多聚焦图像融合
形态小波
脉冲耦合神经网络
改进拉普拉斯能量和
清晰度
Keywords
multi-focus
image
fusion
morphological
wavelet
Pulse
Coupled
Neural
Networks
（PCNN）
sum
-
modified
-
lapla
-
cian
（
sml
）
sharpness
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911.73 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合方法
杨艳春
王晓明
党建武
王阳萍
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013
8
下载PDF
职称材料
2
自适应PCNN的形态小波多聚焦图像融合方法
何刘杰
胡涛
任仙怡
《计算机工程与应用》
CSCD
2013
5
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职称材料
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