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基于改进残差神经网络和稀疏表示的脑部图像融合
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作者 张亚加 黑荣婷 +2 位作者 海梅 刘亚基 邵建龙 《陕西理工大学学报(自然科学版)》 2025年第2期91-100,共10页
为了更好地提取融合图像的细节特征,保留更多有用信息,提高病灶结构检测能力,进而提高融合结果的清晰度,增强视觉效果,降低时间成本,提出了一种结合改进残差网络和稀疏表示的图像融合算法。使用边缘保持滤波器组分解源图像获得高、低频... 为了更好地提取融合图像的细节特征,保留更多有用信息,提高病灶结构检测能力,进而提高融合结果的清晰度,增强视觉效果,降低时间成本,提出了一种结合改进残差网络和稀疏表示的图像融合算法。使用边缘保持滤波器组分解源图像获得高、低频分量;对于稀疏性较差且含有较多结构信息的低频分量,设计了一种多范数加权度量的稀疏表示进行处理;对于含有较多纹理细节的高频分量,使用上下文转换模块对残差网络进行改进,提高特征提取的能力;最后,重构得到融合结果。从主观视觉和客观评价指标两个维度对结果进行综合评估,对比另外4种主流的融合方法,新推出的方法能够提高特征提取能力,保留更多有用的细节信息,增强了刻画病灶结构的能力,突出了病灶信息,在视觉效果和客观指标上均有显著优势,能够较好地为临床诊断、教学起到辅助作用。 展开更多
关键词 改进残差神经网络 稀疏表示 上下文转换模块 多范数加权度量 特征提取
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