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结合多尺度边缘保持分解与PCNN的图像融合方法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:3.40 MB | 2021-03-23

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　　在医学图像融合过程中，传统多尺度分析方法多采用线性滤波器，由于无法保留图像边缘特征导致分解阶段的强边缘处岀现模糊，从而产生光晕。为提髙融合图像的视觉感知效果，通过结合多尺度边缘保持分解方法与脉冲耦合神经网络（PCNN），提岀一种新的图像融合方法。对源图像进行加权最小二乘滤波分解得到图像的基础层和细节层，釆用高斯滤波器对基础层进行二次分解得到低频层和边缘层，将分解过程中每级边缘层和细节层叠加构建高频层，并引入非下采样方向滤波器组进行方向分析。在此基础上，利用改进的空间频率以及区域能量激励PCNN融合高频层和低频层，通过逆变换得到最终的融合图像实验结果表明，该方法能够突出医学图像的边缘轮廓并增强图像细节，可将更多的显著特征从源图像分离并转移到融合图像中。

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