基于连接突触计算网络的医学图像融合算法

发布时间：2020-02-29 09:03

【摘要】：针对传统的脉冲耦合神经网络(PCNN)融合方法中参数过多,以及参数和网络迭代次数难以准确设置、融合效果差等缺点,提出了一种用连接突触计算网络(LSCN)模型的连接项(L项)进行图像融合的算法。首先,把两幅待融合图像分别输入到LSCN模型中;其次,使用L项代替传统PCNN中的点火频率作为输出;然后,使用多通工作方式终止迭代;最后,通过比较L项的值得到融合后图像的像素。理论分析与实验结果表明,与改进的PCNN模型和在PCNN模型的基础上提出的新模型进行图像融合的算法进行比较,所提算法得到的融合图像更有利于人眼观察;特别是与点火频率作为输出的LSCN方法相比,所提算法在边缘信息评价因子、信息熵、标准差、空间频率、平均梯度上均较优。该算法简单易行,不仅减少了待定参数数目,降低了计算复杂度,而且解决了传统模型中迭代次数难以确定的问题。
【图文】：

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本文编号：2583719