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1.
基于小波能量加权的医学图像融合新算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
目前的大多数基于小波变换的医学图像融合算法,由于没有细致考虑低频分量融合规则以及高频分量邻域特征对于融合效果的重要性,因而得到的融合效果有时并不理想.现提出一种小波域按邻域加窗能量加权的融合准则,该准则根据人体颅部18F-FDG和MRI-T1图像的特点,充分考虑到了低频分量和高频分量邻域特征,对原图像高、低频小波系数分别选用具有不同物理意义的窗矩阵进行邻域加窗能量计算,以归一化加窗能量为权值对各小波系数进行加权,得到融合小波系数,经过小波反变换重构出融合图像.实验证明,采用提出的融合算法得到的融合图像很好地包含了源图像的信息,该算法在医学图像融合应用中比传统的小波系数取大算法、加权平均算法及按邻域方差加权算法效果更好.  相似文献
2.
李晟  何明一 《科学技术与工程》2012,12(10):2323-2327
真实图像和计算机图像的鉴别是数字图像盲取证研究的重要问题之一.分析、研究了真实图像和计算机图像的成像原理,并发展了对这两类图像鉴别的数字方法.该方法从两类图像的高频信息及噪声形成的区别进行特征提取,并利用LIBSVM进行分类识别,实验表明此方法在鉴别图像类型中可以取得较好的分辨效果.  相似文献
3.
目的 解决目前网格简化算法不能很好地保持原始网格几何特征的问题.方法 基于二次误差测度简化算法,在计算折叠代价时引入网格模型顶点的绝对曲率,同时采用半边折叠操作.结果 提出的算法能够有效地达到特征保持的目的 ,减少了简化过程中模型的存贮量.结论 将顶点的绝对曲率概念引入二次误差计算,在保持简化误差的同时,能够更好地保留网格模型的几何特征.分割和并行化处理将是今后需要解决的问题.  相似文献
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