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混合边缘保护和照度显著决策的医学图像融合
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作者 彭彤彪 田妮莉 潘晴 《电子测量技术》 北大核心 2025年第11期166-174,共9页
多模态医学图像融合是一种整合不同模态有效特征信息、服务于临床诊疗的计算机辅助诊断技术。针对现有多模态医学图像融合方法存在边缘特征保留和显著能量感知缺陷问题,提出一种基于混合多尺度边缘保护和深度图像先验照度显著决策的医... 多模态医学图像融合是一种整合不同模态有效特征信息、服务于临床诊疗的计算机辅助诊断技术。针对现有多模态医学图像融合方法存在边缘特征保留和显著能量感知缺陷问题,提出一种基于混合多尺度边缘保护和深度图像先验照度显著决策的医学图像融合算法。首先,利用截断Huber滤波(THF)分解源图像获取显著能量层和粗尺度细节层,再使用多级分解潜在低秩表示(MDLatLRR)平滑显著能量层获取细尺度细节层;其次,在基础层上使用基于深度图像先验生成照度图决策的融合规则以提高融合图像的视觉感知效果;针对复杂尺度边缘细节层,通过计算高频核能映射得到修正权重从而融合细节层;最后线性重构分量得到最终的融合结果。实验表明,本文方法在主观视觉上优于其他对比方法,在Q_(W)、Q_(P)和Q_(AB/F)客观指标上分别平均提高了6.42%、16.33%和12.58%。 展开更多
关键词 医学图像融合 截断Huber滤波 多级分解潜在低秩 照度显著决策 高频核能映射
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基于结构功能交叉神经网络的多模态医学图像融合 被引量:1
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作者 邸敬 郭文庆 +2 位作者 任莉 杨燕 廉敬 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期252-267,共16页
针对多模态医学图像融合中存在纹理细节模糊和对比度低的问题,提出了一种结构功能交叉神经网络的多模态医学图像融合方法。首先,根据医学图像的结构信息和功能信息设计了结构功能交叉神经网络模型,不仅有效地提取解剖学和功能学医学图... 针对多模态医学图像融合中存在纹理细节模糊和对比度低的问题,提出了一种结构功能交叉神经网络的多模态医学图像融合方法。首先,根据医学图像的结构信息和功能信息设计了结构功能交叉神经网络模型,不仅有效地提取解剖学和功能学医学图像的结构信息和功能信息,而且能够实现这两种信息之间的交互,从而很好地提取医学图像的纹理细节信息。其次,利用交叉网络通道和空间特征变化构造了一种新的注意力机制,通过不断调整结构信息和功能信息权重来融合图像,提高了融合图像的对比度和轮廓信息。最后,设计了一个从融合图像到源图像的分解过程,由于分解图像的质量直接取决于融合结果,因此分解过程可以使融合图像包含更多的细节信息。通过与近年来提出的7种高水平方法相比,本文方法的AG,EN,SF,MI,QAB/F和CC客观评价指标分别平均提高了22.87%,19.64%,23.02%,12.70%,6.79%,30.35%,说明本文方法能够获得纹理细节更清晰、对比度更好的融合结果,在主观视觉和客观指标上都优于其他对比算法。 展开更多
关键词 多模态医学图像融合 结构功能信息交叉网络 注意力机制 分解网络
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面向医学图像融合的多尺度特征频域分解滤波 被引量:1
3
作者 刘慧 朱积成 +3 位作者 王欣雨 盛玉瑞 张彩明 聂礼强 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期5687-5709,共23页
多模态医学图像融合技术可以实现不同模态数据反映的组织结构与病变信息的融合,为后续医疗诊断、手术导航等临床应用提供更为全面和准确的医学图像分析.针对现有融合方法中存在的部分光谱退化、黏连病变侵袭区域边缘和细节缺失和色彩还... 多模态医学图像融合技术可以实现不同模态数据反映的组织结构与病变信息的融合,为后续医疗诊断、手术导航等临床应用提供更为全面和准确的医学图像分析.针对现有融合方法中存在的部分光谱退化、黏连病变侵袭区域边缘和细节缺失和色彩还原不足等问题,提出一种在多尺度特征频域分解滤波域内实现图像多特征增强和色彩保留的多模态医学图像融合方法.该方法将源图像分解为平滑、纹理、轮廓和边缘这4个特征层,分别利用特定融合规则并通过图像重构产生融合结果.特别地,鉴于平滑层所含潜在特征信息,提出视觉显著性分解策略,多尺度多维度地挖掘平滑层图像能量、部分纤维纹理等特征,提升源图像信息利用率;在纹理层中,提出纹理增强算子,通过空间结构和信息度量提取细节及其层次信息,解决现有融合方法中对黏连病变区域侵袭状态难以区分等问题.此外,针对缺乏公开腹部数据集的问题,配准403组腹部图像可供公开访问和下载.在Atlas公开数据集和腹部数据集上与6种基准方法对比及消融实验结果表明,所提方法相较于最先进的方法在融合图像与源图像相似度提升22.92%,边缘保持度提升35.79%,空间频率提升28.79%,对比度提升32.92%,并在视觉和计算效率方面有较好的效果,明显优于其他方法. 展开更多
关键词 医学图像融合 多尺度特征频域分解滤波 视觉显著性分解策略 纹理增强算子 多模态腹部数据集
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基于高低频特征分解的深度多模态医学图像融合网络 被引量:6
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作者 王欣雨 刘慧 +2 位作者 朱积成 盛玉瑞 张彩明 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期65-77,共13页
多模态医学图像融合旨在利用跨模态图像的相关性和信息互补性,以增强医学图像在临床应用中的可读性和适用性。然而,现有手工设计的模型无法有效地提取关键目标特征,从而导致融合图像模糊、纹理细节丢失等问题。为此,提出了一种新的基于... 多模态医学图像融合旨在利用跨模态图像的相关性和信息互补性,以增强医学图像在临床应用中的可读性和适用性。然而,现有手工设计的模型无法有效地提取关键目标特征,从而导致融合图像模糊、纹理细节丢失等问题。为此,提出了一种新的基于高低频特征分解的深度多模态医学图像融合网络,将通道注意力和空间注意力机制引入融合过程,在保持全局结构的基础上保留了局部纹理细节信息,实现了更加细致的融合。首先,通过预训练模型VGG-19提取两种模态图像的高频特征,并通过下采样提取其低频特征,形成高低频中间特征图。其次,在特征融合模块嵌入残差注意力网络,依次从通道和空间维度推断注意力图,并将其用来指导输入特征图的自适应特征优化过程。最后,重构模块形成高质量特征表示并输出融合图像。实验结果表明,该算法在Harvard公开数据集和自建腹部数据集峰值信噪比提升8.29%,结构相似性提升85.07%,相关系数提升65.67%,特征互信息提升46.76%,视觉保真度提升80.89%。 展开更多
关键词 多模态医学图像融合 预训练模型 深度学习 高低频特征提取 残差注意力网络
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结构相似度优化的混合多尺度医学图像融合
5
作者 李云航 潘晴 田妮莉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期264-270,共7页
现有的多模态医学图像融合方法存在结构信息以及相位特征保存不完整的问题,为此,提出一种基于混合多尺度分解和结构相似度优化的医学图像融合方法。首先,针对单一滤波器在保留图像结构和细节方面的局限性,提出一种多尺度分解潜在低秩表... 现有的多模态医学图像融合方法存在结构信息以及相位特征保存不完整的问题,为此,提出一种基于混合多尺度分解和结构相似度优化的医学图像融合方法。首先,针对单一滤波器在保留图像结构和细节方面的局限性,提出一种多尺度分解潜在低秩表示(MDLat LRR)和非下采样轮廓波变换(NSCT)相结合的混合多尺度分解方法,利用MDLat LRR分解源图像获取低秩层和显著层,使用NSCT对低秩层做进一步分解;其次,在基础层上使用基于局部拉普拉斯能量和的融合规则,使融合图像具有更好的视觉效果,对于细节层,通过脉冲耦合神经网络(PCNN)计算全局耦合以获得融合权重,从而融合细节层;最后,考虑到空间一致性,由初始融合图像获取线性调整图像,利用加权局部结构相似度进行测量从而得到修正系数,并对初始融合图像进行修正,提高融合图像中信息的准确性。实验结果表明,相比于MSMG、EMFusion、CFL等9种方法,该方法在归一化互信息、空间频率误差比等10个客观评价指标上评估性能更高,特别在相位一致性、余弦特征互信息以及差异相关和指标上,分别比次优方法平均提升了13.89%、19.62%和35.8%,所提方法的融合图像具有更丰富、更准确的细节信息和良好的视觉效果。 展开更多
关键词 医学图像融合 多尺度分解 潜在低秩表示 非下采样轮廓波变换 脉冲耦合神经网络
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结合局部熵与梯度能量的双通道医学图像融合
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作者 朱积成 刘慧 +2 位作者 李珊珊 李攀 张彩明 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期857-874,共18页
多模态医学图像融合已成为有效结合正常组织结构和异常改变信息、提高医学诊断效率的强有力辅助技术.针对空域融合技术在处理图像细节丢失、光谱退化等方面的缺陷,提出一种在联合双边滤波器(JBF)域内实现图像结构与细节信息增强的双通... 多模态医学图像融合已成为有效结合正常组织结构和异常改变信息、提高医学诊断效率的强有力辅助技术.针对空域融合技术在处理图像细节丢失、光谱退化等方面的缺陷,提出一种在联合双边滤波器(JBF)域内实现图像结构与细节信息增强的双通道频域多模态医学图像融合方法.该方法将源图像分解为结构和能量2个通道,分别处理图像纹理细节信息和边缘强度信息.在结构通道中,通过改进梯度能量得到局部梯度能量算子,进一步提升融合图像对小尺度细节信息的表达能力和对噪声的鲁棒性;在能量通道中,利用非下采样轮廓波变换提高模型的多方向多尺度特性,并提出一种局部熵细节增强算子和脉冲耦合神经网络结合的高频子带处理框架,达到增强能量通道中结构信息和细节信息的效果.在Atlas公开数据集上,与基于MST、稀疏表示、PCNN以及JBF的6种具有代表性的频域融合方法进行对比及消融实验的结果表明,所提方法的融合图像与源图像相似度提升35.0%,空间频率提升16.2%,边缘保持度提升12.5%,对比度提升11.2%;并在视觉方面有较好的效果,明显优于对比方法. 展开更多
关键词 医学图像融合 联合双边滤波器 非下采样轮廓波变换 脉冲耦合神经网络 相位一致性
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SML与侧窗滤波的Framelet域医学图像融合方法
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作者 孔韦韦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第13期237-245,共9页
针对医学融合图像中病灶信息不清晰的问题,提出了一种框架变换(framelet transform,FT)域的医学图像融合方法。针对待融合医学源图像进行FT变换,分别获得一幅低频子带图像和一系列高频子带图像;构建改进型拉普拉斯能量和模型,实现低频... 针对医学融合图像中病灶信息不清晰的问题,提出了一种框架变换(framelet transform,FT)域的医学图像融合方法。针对待融合医学源图像进行FT变换,分别获得一幅低频子带图像和一系列高频子带图像;构建改进型拉普拉斯能量和模型,实现低频子带图像中主体信息的融合,并得到对应的低频子带融合图像;构建改进型侧窗滤波模型,实现高频子带图像中的细节和纹理信息的有效融合,并获得高频子带融合图像;针对低频子带融合图像和高频子带融合图像进行FT逆变换,从而获得最终融合结果图像。仿真实验结果表明,与近年的代表性方法相比,基于该方法生成的融合图像无论在主观视觉效果还是客观评价指标方面均具有显著的优势。 展开更多
关键词 医学图像融合 拉普拉斯能量和 侧窗滤波 框架变换
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基于提升小波变换与自适应PCNN的医学图像融合方法 被引量:32
8
作者 杨艳春 党建武 王阳萍 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期494-499,共6页
为了更好地满足临床辅助诊断和治疗的需要,提出一种基于提升小波变换的CT与MRI图像的融合方法.该方法在低频子带采用基于区域能量的融合规则;高频子带采用自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合规则,通过应用PCNN简化模型把图像逐像素的... 为了更好地满足临床辅助诊断和治疗的需要,提出一种基于提升小波变换的CT与MRI图像的融合方法.该方法在低频子带采用基于区域能量的融合规则;高频子带采用自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合规则,通过应用PCNN简化模型把图像逐像素的梯度能量作为PCNN的链接强度,使得PCNN能根据像素梯度能量的变化来自适应地调整链接强度的大小,并根据点火次数确定高频子带融合系数.实验结果表明,文中方法与传统融合方法相比性能优越,丰富了融合图像的边缘及细节信息,可取得更好的融合效果. 展开更多
关键词 提升小波变换 脉冲耦合神经网路 链接强度 医学图像融合
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医学图像融合的并行实现 被引量:10
9
作者 余霞 葛红 +2 位作者 李彬 康原原 田联房 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第34期172-174,178,共4页
基于小波变换的并行医学图像融合方法有良好的效果且能进行快速实时融合。在介绍双正交小波变换图像融合方法的基础上分析了该方法的时间复杂度,提出了基于小波变换的多模图像融合的并行算法,并在配置了并行机群环境下实现了单幅和序列... 基于小波变换的并行医学图像融合方法有良好的效果且能进行快速实时融合。在介绍双正交小波变换图像融合方法的基础上分析了该方法的时间复杂度,提出了基于小波变换的多模图像融合的并行算法,并在配置了并行机群环境下实现了单幅和序列医学图像的并行融合,针对不同大小结果图像和不同机群规模进行测试,对并行效率的分析证实了该并行融合方法具有较好的并行性能和可扩展性。 展开更多
关键词 并行计算 医学图像融合 小波变换
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基于提升小波变换的医学图像融合方法 被引量:8
10
作者 杨艳春 党建武 +2 位作者 王阳萍 李莎 田仲泽 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第12期266-268,共3页
多模医学图像融合在医学图像分析和诊断上具有重要的应用价值。在对CT与MRI图像进行提升小波变换的基础上,结合低频子带系数存在区域相关性及高频子带系数的特点,提出了对于低频子带系数采用基于区域方差的融合规则,对于高频子带系数采... 多模医学图像融合在医学图像分析和诊断上具有重要的应用价值。在对CT与MRI图像进行提升小波变换的基础上,结合低频子带系数存在区域相关性及高频子带系数的特点,提出了对于低频子带系数采用基于区域方差的融合规则,对于高频子带系数采用基于区域空间频率的融合规则,最后进行提升小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,与传统方法相比,该方法可以有效提高医学图像融合的信息量,较好地保留了源图像的边缘及细节信息,具有良好的融合效果及量化指标。 展开更多
关键词 医学图像融合 提升小波变换 区域方差 区域空间频率
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基于差分进化算法的多模态医学图像融合 被引量:26
11
作者 许良凤 林辉 胡敏 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2013年第2期110-114,共5页
针对现有多模态医学图像融合方法间的优点不易综合的问题,提出一种基于差分进化算法的多模态医学图像融合。分别利用ISH和小波变换方法产生初始图像,利用差分进化算法来优化由图像定量评价指标构成的目标函数,从而获取视觉效果较好,清... 针对现有多模态医学图像融合方法间的优点不易综合的问题,提出一种基于差分进化算法的多模态医学图像融合。分别利用ISH和小波变换方法产生初始图像,利用差分进化算法来优化由图像定量评价指标构成的目标函数,从而获取视觉效果较好,清晰度较好和信息量丰富的融合图像。实验结果和评价参数表明,提算法在平均梯度、熵等表示细节信息和融合质量的等定量指标上比基于小波变换和ISH变换图像融合算法提高了30%和2.5%以上,有效地结合基于小波变换和ISH变换两种不同融合方法的优点。 展开更多
关键词 医学图像融合 差分进化算法 小波变换 ISH
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基于非下采样Contourlet变换和区域特征的医学图像融合 被引量:9
12
作者 李超 李光耀 +1 位作者 谭云兰 徐祥龙 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第6期1727-1731,共5页
针对非下采样Contourlet变换具有多尺度分析及平移不变的性质,结合计算机断层成像(CT)和核磁共振(MRI)医学图像各自的成像特性,提出了基于非下采样Contourlet变换和区域特征策略来对低频、高频子带进行融合的医学图像融合方法;介绍了图... 针对非下采样Contourlet变换具有多尺度分析及平移不变的性质,结合计算机断层成像(CT)和核磁共振(MRI)医学图像各自的成像特性,提出了基于非下采样Contourlet变换和区域特征策略来对低频、高频子带进行融合的医学图像融合方法;介绍了图像融合的评价标准,阐述了非下采样Contourlet变换的原理及实现;从视觉效果和客观数据指标方面对融合图像进行主观评判和数值评价。下颌骨系统CT和MRI图像的融合实验结果表明,该方法相对于小波变换和Contourlet变换方法,可有效综合这两种断层图像的有效信息和细节信息,融合后图像具有更优的视觉质量和量化指标。 展开更多
关键词 非下采样CONTOURLET变换 区域特征 医学图像融合 小波变换
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基于数字化可视人的医学图像融合研究 被引量:7
13
作者 单锦露 王阁 +3 位作者 王东 雷新 谭立文 张绍祥 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2009年第1期141-144,共4页
目的为数字化可视人体数据应用于临床影像设备提供完整的技术方案和程序代码。方法通过数字化可视人体分割数据与标准DICOM3.0数据格式的转换,对中国可视化人的彩色分割图像与CT图像进行融合。结果建立了一套符合临床放射治疗系统数据... 目的为数字化可视人体数据应用于临床影像设备提供完整的技术方案和程序代码。方法通过数字化可视人体分割数据与标准DICOM3.0数据格式的转换,对中国可视化人的彩色分割图像与CT图像进行融合。结果建立了一套符合临床放射治疗系统数据要求的标准DICOM3.0中国可视化人体数据源女性盆腔数据。结论为妇科肿瘤放射治疗过程中靶区勾画、治疗方案优化和剂量评估提供了具有重要器官分割特性的数字模拟计算模型,有助于数字化可视人体数据的临床推广应用。 展开更多
关键词 中国可视化人体 断层解剖 医学图像融合 数字放疗模型
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不同图像格式在医学图像融合中的性能研究 被引量:10
14
作者 胡俊峰 唐鹤云 钱建生 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期310-313,共4页
不同格式的医学图像影响着融合性能。选择常用的BMP、JPG、PNG格式,首先采用典型的小波基函数进行小波融合,然后选用无下采样Contourlet变换(NSCT)融合进行对比验证。实验结果显示,PNG格式图像无论是融合性能还是运行时间和存储空间,都... 不同格式的医学图像影响着融合性能。选择常用的BMP、JPG、PNG格式,首先采用典型的小波基函数进行小波融合,然后选用无下采样Contourlet变换(NSCT)融合进行对比验证。实验结果显示,PNG格式图像无论是融合性能还是运行时间和存储空间,都显示了优越性。 展开更多
关键词 图像格式 医学图像融合 效果评价 性能对比
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基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合方法 被引量:8
15
作者 杨艳春 王晓明 +1 位作者 党建武 王阳萍 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第3期310-312,F0003,共4页
针对传统多尺度变换的医学图像融合问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合新方法。在低频子带系数的选取上,根据医学图像的特点,考虑到相邻低频子带系数之间存在的相关性,采用基于区域能量的融合规则;在选择带通方向... 针对传统多尺度变换的医学图像融合问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合新方法。在低频子带系数的选取上,根据医学图像的特点,考虑到相邻低频子带系数之间存在的相关性,采用基于区域能量的融合规则;在选择带通方向子带系数时,充分利用非下采样Contourlet变换的方向特性,采用改进拉普拉斯能量和作为带通方向子带系数的融合规则。实验结果表明,与传统融合方法相比,该方法避免了图像失真,达到了良好的图像融合效果。 展开更多
关键词 非下采样CONTOURLET变换 医学图像融合 区域能量 改进拉普拉斯能量和
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基于压缩感知和NSCT-PCNN的PET/CT医学图像融合算法 被引量:12
16
作者 王文文 王惠群 +1 位作者 陆惠玲 周涛 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 2016年第2期101-108,共8页
针对非下采样Contourlet变换(NSCT)后计算复杂度高以及医学融合图像质量差等问题,提出一种基于压缩感知和脉冲耦合神经网(PCNN)的图像融合方法。首先将源图像进行NSCT单层分解;其次,对计算量较大的高频子带采用高斯随机测量矩阵进行压... 针对非下采样Contourlet变换(NSCT)后计算复杂度高以及医学融合图像质量差等问题,提出一种基于压缩感知和脉冲耦合神经网(PCNN)的图像融合方法。首先将源图像进行NSCT单层分解;其次,对计算量较大的高频子带采用高斯随机测量矩阵进行压缩测量,融合规则选用绝对值取大的方法,对融合后的高频图像采用正交匹配追踪算法(OMP)进行重构;然后对低频子带采用基于PCNN的融合规则,将低频子带系数作为信号激励PCNN网络,根据低频图像的特性选择较大点火次数的系数作为低频子带融合系数;最后对高频融合图像和低频融合图像通过NSCT逆变换,得到最终的融合图像。实验结果表明:该算法无论从人眼视觉效果还是客观评价指标上均优于其他算法,且具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 压缩感知 非下采样CONTOURLET变换 PCNN PET/CT 医学图像融合
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基于Shearlet变换和TV模型的医学图像融合 被引量:8
17
作者 吴一全 殷骏 朱丽 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2013年第5期565-571,共7页
为了综合多模态医学图像的互补信息,为临床诊断和辅助治疗提供更为充分有效的依据,提出了一种基于Shearlet变换和全变差(Total variation,TV)模型的含噪医学图像融合方法。首先对源图像(CT/MRI图像或CT/PET图像)进行Shearlet变换,产生... 为了综合多模态医学图像的互补信息,为临床诊断和辅助治疗提供更为充分有效的依据,提出了一种基于Shearlet变换和全变差(Total variation,TV)模型的含噪医学图像融合方法。首先对源图像(CT/MRI图像或CT/PET图像)进行Shearlet变换,产生一个低频子带和若干高频子带。然后对低频子带采用基于区域方差的融合策略,以完整地保留源图像的解剖信息或功能信息;对于高频子带,则利用TV模型进行去噪预处理,避免噪声对融合结果的干扰,再采用改进拉普拉斯能量和(Sum-modified-Laplacian,SML)的融合策略,最大程度地融合边缘、细节信息。大量实验结果表明,与近年来提出的3种融合方法相比,本文提出的方法对无噪声和有噪声的医学图像都能取得更好的融合效果,融合图像完整地保留了源图像的信息,目标的边缘、细节清晰,计算效率也有所提高。 展开更多
关键词 医学图像融合 SHEARLET变换 全变差模型 区域方差
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基于NSCT与区域点火PCNN的医学图像融合方法 被引量:9
18
作者 杨艳春 王晓明 +1 位作者 党建武 王阳萍 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期274-278,共5页
为了进一步改善医学图像融合质量,提出一种基于NSCT(非下采样Contourlet变换)与区域点火PCNN(脉冲耦合神经网络)的医学图像融合方法。该方法在低频子带系数采用基于区域点火PCNN的融合规则,应用PCNN改进的简化模型,将低频子带系数作为... 为了进一步改善医学图像融合质量,提出一种基于NSCT(非下采样Contourlet变换)与区域点火PCNN(脉冲耦合神经网络)的医学图像融合方法。该方法在低频子带系数采用基于区域点火PCNN的融合规则,应用PCNN改进的简化模型,将低频子带系数作为信号激励PCNN网络,利用点火区域强度分析区域点火特性,根据区域点火特性确定低频子带融合系数;在选择带通方向子带系数时,充分利用非下采样Contourlet变换的方向特性,采用改进的拉普拉斯能量作为带通方向子带系数的融合规则。实验结果表明,该方法与传统融合方法相比,能够较好的保留图像的边缘和过渡区域信息,大幅度提高融合图像的质量。 展开更多
关键词 非下采样CONTOURLET变换 脉冲耦合神经网络 点火区域强度 改进拉普拉斯能量 医学图像融合 nonsubsampled CONTOURLET transform (NSCT) pulse coupled neural network (PCNN)
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基于联合图像块聚类自适应字典学习的多模态医学图像融合 被引量:6
19
作者 王丽芳 史超宇 +2 位作者 蔺素珍 秦品乐 高媛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第7期238-245,共8页
针对多模态医学图像融合中过完备自适应字典存在的大量冗余信息会导致图像重建质量不佳的问题,文中提出了基于联合图像块聚类自适应字典学习的多模态医学图像融合方法(JCPD)。该方法首先计算图像块的欧氏距离,通过比较设定的阈值和图像... 针对多模态医学图像融合中过完备自适应字典存在的大量冗余信息会导致图像重建质量不佳的问题,文中提出了基于联合图像块聚类自适应字典学习的多模态医学图像融合方法(JCPD)。该方法首先计算图像块的欧氏距离,通过比较设定的阈值和图像块的最小距离来剔除冗余图像块,减少冗余图像块的数量。然后,使用局部调制核回归(SKR)提取图像块的局部梯度信息作为聚类中心,将具有相同局部梯度信息的两种模态的图像块进行联合图像块聚类。在联合图像块聚类的基础上使用改进的K-SVD算法对图像块聚类形成的类簇进行训练得到子字典,并将子字典合并成自适应字典。最后,在自适应字典的作用下用正交匹配追踪算法(OMP)计算得到稀疏表示系数,再使用“2范数最大”的规则融合稀疏系数,之后通过重建得到融合图像。实验表明,与2种基于多尺度变换的方法和6种基于稀疏表示的方法相比,所提方法在保证字典信息的完整性和字典的紧凑性基础上使得融合的图像清晰度更高、对比度更强,便于临床诊断和辅助治疗。 展开更多
关键词 多模态 医学图像融合 稀疏表示 图像块聚类 自适应字典学习
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基于双残差超密集网络的多模态医学图像融合 被引量:6
20
作者 王丽芳 王蕊芳 +3 位作者 蔺素珍 秦品乐 高媛 张晋 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第2期160-166,共7页
针对基于残差网络和密集网络的图像融合方法存在网络中间层的部分有用信息丢失和融合图像细节不清晰的问题,提出了基于双残差超密集网络(Dual Residual Hyper-Densely Networks,DRHDNs)的多模态医学图像融合方法。DRHDNs分为特征提取和... 针对基于残差网络和密集网络的图像融合方法存在网络中间层的部分有用信息丢失和融合图像细节不清晰的问题,提出了基于双残差超密集网络(Dual Residual Hyper-Densely Networks,DRHDNs)的多模态医学图像融合方法。DRHDNs分为特征提取和特征融合两部分。特征提取部分通过将超密集连接与残差学习相结合,构造出双残差超密集块,用于提取特征,其中超密集连接不仅发生在同一路径的层之间,还发生在不同路径的层之间,这种连接使特征提取更充分,细节信息更丰富,并且对源图像进行了初步的特征融合。特征融合部分则进行最终的融合。通过实验将其与另外6种图像融合方法对4组脑部图像进行了融合比较,并根据4种评价指标进行了客观比较。结果显示,DRHDNs在保留细节、对比度和清晰度等方面都有很好的表现,其融合图像细节信息丰富并且清晰,便于疾病的诊断。 展开更多
关键词 多模态 医学图像融合 双残差学习 超密集连接 卷积网络(CNN)
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