基于细节增强和平行特征刺激脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法

发布时间：2021-03-14 21:39

　　医学图像融合的目的是将多幅多模态医学图像的信息整合到一幅图像上,此图像有助于临床诊断,帮助医生精确观察细微病变,缩短病人的治疗周期.本文提出了一种新的解剖图像和功能图像的融合算法,选取了局部拉普拉斯滤波（local Laplacianfiltering, LLF）作为融合过程的分解工具,该工具在增强细节的同时保护边缘,保证解剖图像的细节信息不被功能图像的颜色信息遮盖.首先,利用LLF将原图像分解为近似图和一系列细节图.其次,对于近似图,结合区域能量和边缘能量提出一个改进的局部能量取大的融合规则;对于细节图,采用参数自适应的简化脉冲耦合神经网络（parameteradaptive simplified pulse coupled-neural network, PA-SPCNN）模型进行细节图融合,选取改进的拉普拉斯和（novel sum-modified-Laplacian, NSML）与彩色显著特征信息（color saliency feature, CSF）分别作为解剖图像和功能图像所对应的PA-SPCNN模型的外部刺激输入.最后,使用逆LLF变换获得融合图像.仿真实验表明本文所提... 

【文章来源】：中国科学:信息科学. 2020,50(02)北大核心

【文章页数】：22 页

【部分图文】：

(网络版彩图)LLF滤波应用于彩色图与灰度图前后的对比图.(a1)彩色图;(a2)滤波后的图;(b1)灰度图;(b2)滤波前灰度图的像素分布图;(b3)滤波后灰度图的像素分布图

(网络版彩图)彩色显著特征的提取.(a1)PET图像;(a2)PET图像的CSF;(b1)SPECT图像;(b2)SPECT图像的CSF

PA-SPCNN模型的结构图


本文编号：3082998