【摘 要】
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为了进一步突出医学融合图像的细节信息,提升清晰度,本文提出NSST域内结合UDWT与PCNN医学图像融合算法。首先,将两幅源图像分别通过NSST进行分解,获得相应的低频和高频子带。在低频融合规则中,采用UDWT将低频子带进一步分解为能量子带与细节子带,进一步利用PCNN融合这两幅源图像对应的低频能量子带;利用区域能量和融合这两幅源图像的低频细节子带,再应用逆UDWT融合低频细节子带和能量子带。其次
【机 构】
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浙江工商大学信息与电子工程学院,浙江杭州310018
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为了进一步突出医学融合图像的细节信息,提升清晰度,本文提出NSST域内结合UDWT与PCNN医学图像融合算法。首先,将两幅源图像分别通过NSST进行分解,获得相应的低频和高频子带。在低频融合规则中,采用UDWT将低频子带进一步分解为能量子带与细节子带,进一步利用PCNN融合这两幅源图像对应的低频能量子带;利用区域能量和融合这两幅源图像的低频细节子带,再应用逆UDWT融合低频细节子带和能量子带。其次,在高频融合规则中,采取UDWT分别将A和B两幅源图像对应的高频子带进一步分解为高频能量子带与高频细节子
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