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基于NSCT与区域点火PCNN的医学图像融合方法

原文链接：万方

• 作者：

  杨艳春,王晓明,党建武,王阳萍

• 摘要：

  为了进一步改善医学图像融合质量,提出一种基于NSCT(非下采样Contourlet变换)与区域点火PCNN(脉冲耦合神经网络)的医学图像融合方法.该方法在低频子带系数采用基于区域点火PCNN的融合规则,应用PCNN改进的简化模型,将低频子带系数作为信号激励PCNN网络,利用点火区域强度分析区域点火特性,根据区域点火特性确定低频子带融合系数;在选择带通方向子带系数时,充分利用非下采样Contourlet变换的方向特性,采用改进的拉普拉斯能量作为带通方向子带系数的融合规则.实验结果表明,该方法与传统融合方法相比,能够较好的保留图像的边缘和过渡区域信息,大幅度提高融合图像的质量.

• 关键词：

  非下采样Contourlet变换 脉冲耦合神经网络 点火区域强度 改进拉普拉斯能量 医学图像融合

• 作者单位：

  兰州交通大学电子与信息工程学院

• 基金项目：

  国家自然科学基金资助项目(60962004,61162016)

• 来源期刊：

  系统仿真学报

• 年，卷(期)：

  2014002