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基于滚动导向滤波和混合多尺度分解的红外与可见光图像融合方法 被引量：24
1
作者 赵程 黄永东 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第14期98-112,共15页
系统分析了滚动导向滤波的参数,根据参数变化的规律提出一种基于滚动导向滤波的混合多尺度分解方法,并基于此方法将红外与可见光图像分解到基本层、小尺度层和大尺度层。在基本层上使用像素能量与梯度能量相结合的融合规则,在大、小尺... 系统分析了滚动导向滤波的参数,根据参数变化的规律提出一种基于滚动导向滤波的混合多尺度分解方法,并基于此方法将红外与可见光图像分解到基本层、小尺度层和大尺度层。在基本层上使用像素能量与梯度能量相结合的融合规则,在大、小尺度层上采用双通道自适应脉冲耦合神经网络(DAPCNN)的融合规则。通过逆混合多尺度分解方法得到融合图像。与已有的图像分解方法相比,所提图像分解方法不仅可以很好地提取图像的纹理细节,保留图像的边缘特征,还可以避免在边缘位置上出现光晕现象。实验结果表明,所提方法可以很好地提取图像的红外目标信息,并将其融合到可见光图像中,与已有的融合方法相比,所提方法不仅在人眼视觉感知的主观评价方面具有明显优势,而且在互信息、信息熵、标准差、非线性相关信息熵和Chen-Varshney指标等客观评价标准上也具有很大的优势。 展开更多
关键词 图像处理 图像融合 滚动导向滤波 混合多尺度分解 双通道自适应脉冲耦合神经网络
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基于细节增强和平行特征刺激脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法 被引量：5
2
作者 王国芬 黄永东 《中国科学：信息科学》 CSCD 北大核心 2020年第2期239-260,共22页
医学图像融合的目的是将多幅多模态医学图像的信息整合到一幅图像上,此图像有助于临床诊断,帮助医生精确观察细微病变,缩短病人的治疗周期.本文提出了一种新的解剖图像和功能图像的融合算法,选取了局部拉普拉斯滤波(local Laplacianfilt... 医学图像融合的目的是将多幅多模态医学图像的信息整合到一幅图像上,此图像有助于临床诊断,帮助医生精确观察细微病变,缩短病人的治疗周期.本文提出了一种新的解剖图像和功能图像的融合算法,选取了局部拉普拉斯滤波(local Laplacianfiltering, LLF)作为融合过程的分解工具,该工具在增强细节的同时保护边缘,保证解剖图像的细节信息不被功能图像的颜色信息遮盖.首先,利用LLF将原图像分解为近似图和一系列细节图.其次,对于近似图,结合区域能量和边缘能量提出一个改进的局部能量取大的融合规则;对于细节图,采用参数自适应的简化脉冲耦合神经网络(parameteradaptive simplified pulse coupled-neural network, PA-SPCNN)模型进行细节图融合,选取改进的拉普拉斯和(novel sum-modified-Laplacian, NSML)与彩色显著特征信息(color saliency feature, CSF)分别作为解剖图像和功能图像所对应的PA-SPCNN模型的外部刺激输入.最后,使用逆LLF变换获得融合图像.仿真实验表明本文所提算法在主观评价和客观评估方面与已有算法相比具有一定优势. 展开更多
关键词 图像处理 图像融合 医学图像处理 局部拉普拉斯滤波 脉冲耦合神经网络 拉普拉斯和 彩色显著特征 边缘能量
原文传递
基于卷积神经网络模型的医学图像融合 被引量：2
3
作者 李雨晨 黄永东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第15期229-237,共9页
提出了一种新的基于卷积神经网络(CNN)和加权最小二乘法(WLS)的医学图像融合算法。算法主要步骤如下:利用滚动导向滤波(RGF)和高斯滤波(GF)构成的混合多尺度分解工具将源图像分解为基础层和一系列细节层,从而能够更好地保留尺度信息和... 提出了一种新的基于卷积神经网络(CNN)和加权最小二乘法(WLS)的医学图像融合算法。算法主要步骤如下:利用滚动导向滤波(RGF)和高斯滤波(GF)构成的混合多尺度分解工具将源图像分解为基础层和一系列细节层,从而能够更好地保留尺度信息和边缘信息。基于卷积神经网络给出基础层融合规则,该规则能够更好地提取图像特征,使融合图像能够很好继承源图像结构信息、能量信息和强度信息。利用绝对值取大规则和加权最小二乘法优化策略,对细节层进行融合,使融合图像中包含更多的视觉细节信息和具有更高对比度。实验结果表明所提算法在视觉评价和客观评价方面与其他算法相比具有较好的优势,且在急性中风、致命性中风和脑膜瘤这三类疾病图像融合效果更为突出。 展开更多
关键词 卷积神经网络 加权最小二乘法 图像融合
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基于SPCA和域变换递归滤波的高光谱图像分类 被引量：1
4
作者 于多 黄永东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第4期199-208,共10页
提出一种基于分割的主成分分析(Segmented Principal Component Analysis,SPCA)和域变换递归滤波(Domain Transform Recursive Filtering,DTRF)的高光谱图像分类算法。利用SPCA方法降低高光谱图像的维数和提取各波段子集的第一主成分。... 提出一种基于分割的主成分分析(Segmented Principal Component Analysis,SPCA)和域变换递归滤波(Domain Transform Recursive Filtering,DTRF)的高光谱图像分类算法。利用SPCA方法降低高光谱图像的维数和提取各波段子集的第一主成分。使用不同参数的域变换递归滤波器对各波段子集第一主成分进行滤波,形成堆叠的边缘保持滤波图。采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)将堆叠的边缘保持滤波图进行特征融合。利用基本阈值分类器(Basic Thresholding Classifier,BTC)对融合后的主成分进行分类。仿真实验表明,所提方法能够提高分类精度,且在总体分类精度、平均分类精度、Kappa系数等方面优于已有方法。 展开更多
关键词 主成分分析(PCA) 分割的主成分分析(SPCA) 域变换递归滤波(DTRF) 高光谱图像分类 基本阈值分类器
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