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针对医学图像融合存在伪影、边缘保持性弱等问题,提出了一种参数自适应的脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)图像融合方法。首先,对源图像通过非下采样Contourlet变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)得到一个低通子带和多个尺度多个方向下的带通子带。然后用区域标准差调整连接范围,进而调整突触权重矩阵以及加权系数;用各子带的改进空间频率中方向特征最显著的分量调整连接强度;对于外部激励,低通子带用区域能量和区域方差的线性组合计算,带通方向子带采用改进的拉普拉斯能量和计算。点火映射图的判决遵循取大原则。最后,通过NSCT逆变换得到融合结果图。实验结果表明,此算法能更多地保留源图像的信息,边缘保持能力更强,融合图像对比度高,视觉效果更佳,适用于多种模态医学图像之间的融合。 相似文献
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