【摘 要】
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为了提升医学图像融合质量,采用了一种基于2维经验模态分解(BEMD)特征分类和复合型脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法。首先将多模医学图像经过BEMD分解成2维内蕴模函数(BI
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61261028)
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为了提升医学图像融合质量,采用了一种基于2维经验模态分解(BEMD)特征分类和复合型脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法。首先将多模医学图像经过BEMD分解成2维内蕴模函数(BIMF)和残差项,然后分别将BIMF层和残差项值输入脉冲耦合神经网络(PCNN)中,得到各自的点火映射图,再将相同点火次数的像素提取归类,点火次数大的对应图像纹理,归为纹理类,其余归为背景类;统计各个纹理类集合中的像素极值确定灰度分布范围,最后将两幅图像中纹理类像素集合处于灰度分布范围的像素通过PCNN进行融合,其它像素通过双通道PCNN进行融合。结果表明,该算法解决了PCNN对偏暗图像的处理效果不理想的问题,与传统融合算法相比,性能具有优势,且能够较大幅度提高融合图像的质量。
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