【摘 要】
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为了更好地对CT和MRI图像进行融合,提出了一种指数型模糊加权熵自适应融合规则和改进的PCNN区域信息融合规则在多小波基的框架下进行CT和MRI医学图像的融合方法。对待融合图像进行多小波基的分解,对不同频率分量采用不同融合算法。实验表明,算法明显优于其他融合算法。它提高了图像的清晰度,较大程度保留了细节信息,具有边缘信息突出,亮度对比度高的优点。
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.60772122）, 安徽省教育厅自然科学研究项目（No.KJ2008A145）
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为了更好地对CT和MRI图像进行融合,提出了一种指数型模糊加权熵自适应融合规则和改进的PCNN区域信息融合规则在多小波基的框架下进行CT和MRI医学图像的融合方法。对待融合图像进行多小波基的分解,对不同频率分量采用不同融合算法。实验表明,算法明显优于其他融合算法。它提高了图像的清晰度,较大程度保留了细节信息,具有边缘信息突出,亮度对比度高的优点。
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