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基于多尺度分解和改进稀疏表示的脑部图像融合 被引量：1
1
作者 张亚加 邱啟蒙 +1 位作者 刘恒 邵建龙 《陕西理工大学学报（自然科学版）》 2023年第4期52-61,共10页
为克服单一模态脑部图像的局限性,进而突出病灶细节信息,提高视觉清晰度,降低时间成本,提出了一种NSST域下结合DWT和改进稀疏表示的算法框架。首先,NSST分解源图像获取高、低频分量,DWT对低频分量进一步分解生成对应的能量子带及细节子... 为克服单一模态脑部图像的局限性,进而突出病灶细节信息,提高视觉清晰度,降低时间成本,提出了一种NSST域下结合DWT和改进稀疏表示的算法框架。首先,NSST分解源图像获取高、低频分量,DWT对低频分量进一步分解生成对应的能量子带及细节子带。其次,利用SPCNN融合低频能量子带,多范数加权度量改进的稀疏表示融合低频细节子带,继而用逆DWT进行融合,并经SPCNN融合高频子带。最后,逆变换得到期望的脑部图像。从主观视觉和客观评价指标两个维度对结果进行综合评估,对比另外4种主流的活跃度水平计算方法,新推出的方法能够兼顾信息的数量和集中程度,效果最优。较之当前主流融合算法,新方法突出了病灶信息,提高了融合效率,降低了时间成本,在视觉效果和客观指标上均有显著优势,能够为临床诊断、教学起到辅助作用。 展开更多
关键词 非下采样剪切波变换 离散小波变换 改进稀疏表示 多范数加权度量 简化脉冲耦合神经网络
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结合潜在低秩分解和稀疏表示的脑部图像融合
2
作者 张亚加 邱啟蒙 +1 位作者 刘恒 邵建龙 《光电子．激光》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1225-1232,共8页
针对低秩分解和稀疏表示(space representation,SR)造成融合图像信息缺失的问题,提出一种结合潜在低秩分解和SR的脑部图像融合算法。首先,将源图像分解为低秩、稀疏和噪声3种成分,面对不同分解成分特性间的差异,分别构造低秩字典和稀疏... 针对低秩分解和稀疏表示(space representation,SR)造成融合图像信息缺失的问题,提出一种结合潜在低秩分解和SR的脑部图像融合算法。首先,将源图像分解为低秩、稀疏和噪声3种成分,面对不同分解成分特性间的差异,分别构造低秩字典和稀疏字典进行描述:采用加权灰度值的方法处理低秩成分,以保持其轮廓和亮度特征;对于稀疏成分,设计一种多范数加权度量的方法对SR进行改进,以保持其高维信息,剔除噪声成分。比对当前主流的5种算法,在视觉效果和客观指标上,本文方法效果最优。 展开更多
关键词 潜在低秩分解 多范数加权度量 脑部图像 稀疏表示(SR) 融合指标
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基于简化脉冲耦合神经网络和改进稀疏表示的脑部图像融合算法
3
作者 张亚加 邱啟蒙 +1 位作者 高智强 邵建龙 《光电子．激光》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期1225-1232,共8页
为解决单一模态脑部图像存在的局限性,进一步突出细节特征,增强视觉效果,提出一个基于多尺度边缘保持分解和改进稀疏表示(improved sparse representation,ISR)的算法框架。首先,分解源图像获得高频子带和低频子带。其次,采用多范数加... 为解决单一模态脑部图像存在的局限性,进一步突出细节特征,增强视觉效果,提出一个基于多尺度边缘保持分解和改进稀疏表示(improved sparse representation,ISR)的算法框架。首先,分解源图像获得高频子带和低频子带。其次,采用多范数加权度量改进的稀疏表示融合低频子带,以多尺度形态学梯度(multiscale morphological gradient,MSMG)改进的引导滤波器去除细节特征;同时,经简化的脉冲耦合神经网络(simplified pulseoupled neural network,SPCNN)融合其高频子带。最后,逆变换得到融合后的脑部图像。实验证明,本文在边缘信息的保护,融合效率的提高,时间成本的节约等方面优势显著。 展开更多
关键词 简化脉冲耦合神经网络(SPCNN) 改进稀疏表示(ISR) 多尺度边缘保持分解 多尺度形态学梯度(MSMG) 多范数加权度量
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