【摘 要】
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针对图像融合产生的边缘模糊、对比度偏低、重要细节信息保留不充分的问题,提出了一种新的非下采样剪切波变换域的医学图像融合方法。首先对源图像进行非下采样剪切波变换,获得其细节图和近似图;对于细节图,采用细节特征信息作为外部激励条件,刺激脉冲耦合神经网络以实现图像融合;对于近似图,采用基于视觉显著映射实现融合;最后,进行逆剪切波变换得到融合图像。实验表明,此方法能有效提高融合图像的对比度以及细节丰富度等
【基金项目】
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国家自然基金(51375132),山西省自然科学基金(201801D121134),太原科技大学博士科研启动基金(20202057)。
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针对图像融合产生的边缘模糊、对比度偏低、重要细节信息保留不充分的问题,提出了一种新的非下采样剪切波变换域的医学图像融合方法。首先对源图像进行非下采样剪切波变换,获得其细节图和近似图;对于细节图,采用细节特征信息作为外部激励条件,刺激脉冲耦合神经网络以实现图像融合;对于近似图,采用基于视觉显著映射实现融合;最后,进行逆剪切波变换得到融合图像。实验表明,此方法能有效提高融合图像的对比度以及细节丰富度等重要信息,与5种代表性的融合方法相比,本方法具有较好的视觉效果,在图像客观评价指标方面具有一定优势。
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