兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃 兰州 730070
针对医学图像融合过程中出现的细节损失严重、视觉效果不佳问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与离散小波变换(DWT)的脉冲耦合神经网络(PCNN)医学图像融合算法。首先,利用NSCT处理医学源图像,得到相应的低频和高频子带,并利用DWT对得到的低频子带进行处理。然后,利用PCNN对低频子带进行融合,将平均梯度和改进型拉普拉斯能量和作为PCNN的输入项,将信息熵与匹配度结合实现对高频子的融合。最后,利用多尺度逆变换将低频子带和高频子带图像进行融合。实验结果表明,所提方法能够有效提升融合图像的对比度并保留源图像的细节信息,在主观和客观评价上均有优良的性能表现。
医用光学 图像融合 非下采样轮廓波变换 离散小波变换 脉冲耦合神经网络 激光与光电子学进展
2021, 58(20): 2017002
