資料介紹
在醫(yī)學(xué)圖像融合過程中,傳統(tǒng)多尺度分析方法多采用線性濾波器,由于無法保留圖像邊緣特征導(dǎo)致分解階段的強邊緣處岀現(xiàn)模糊,從而產(chǎn)生光暈。為提髙融合圖像的視覺感知效果,通過結(jié)合多尺度邊緣保持分解方法與脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN),提岀一種新的圖像融合方法。對源圖像進行加權(quán)最小二乘濾波分解得到圖像的基礎(chǔ)層和細節(jié)層,釆用高斯濾波器對基礎(chǔ)層進行二次分解得到低頻層和邊緣層,將分解過程中每級邊緣層和細節(jié)層疊加構(gòu)建高頻層,并引入非下采樣方向濾波器組進行方向分析。在此基礎(chǔ)上,利用改進的空間頻率以及區(qū)域能量激勵PCNN融合高頻層和低頻層,通過逆變換得到最終的融合圖像實驗結(jié)果表明,該方法能夠突出醫(yī)學(xué)圖像的邊緣輪廓并增強圖像細節(jié),可將更多的顯著特征從源圖像分離并轉(zhuǎn)移到融合圖像中。
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