NSST域内结合UDWT与PCNN医学图像融合算法

黄陈建; 戴文战

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NSST域内结合UDWT与PCNN医学图像融合算法

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为了进一步突出医学融合图像的细节信息﹐提升清晰度,本文提出NSST域内结合UDWT与PCNN医学图像融合算法。首先,将两幅源图像分别通过NSST进行分解,获得相应的低频和高频子带。在低频融合规则中,采用UDWT将低频子带进一步分解为能量子带与细节子带﹐进一步利用PCNN融合这两幅源图像对应的低频能量子带﹔利用区域能量和融合这两幅源图像的低频细节子带,再应用逆UDWT融合低频细节子带和能量子带。其次,在高频融合规则中,采取UDWT分别将A和B两幅源图像对应的高频子带进一步分解为高频能量子带与高频细节子带,再根据拉普拉斯能量和与区域能量和的组合,获取融合后的高频子带。最后,利用逆NSST获取融合图像。实验证明,本文提出的算法与现有主流算法相比,实验结果在视觉效果和客观指标方面均具有较大优势。

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来源
《光电子．激光》 |2020年第11期|1157-1165|共9页
作者
黄陈建; 戴文战;
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作者单位

浙江工商大学信息与电子工程学院;

浙江杭州310018;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
图像融合; NSST; PCNN; 非下采样小波变换; 参数设置;

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