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混合边缘保护和照度显著决策的医学图像融合
1
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%。
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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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职称材料
基于MDLatLRR的CT和MRI图像融合增强方法
2
作者
靳梦姣
王远军
《上海理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期545-555,共11页
以往所提出的医学图像融合算法均对源图像提取相同分解层次的特征,忽略了源图像的特有特征。针对这一问题,提出一种根据不同模态医学图像提取其特有特征的融合方法。首先,使用改进的多级潜在低秩表示分解方法,在提取CT和MRI基础信息和...
以往所提出的医学图像融合算法均对源图像提取相同分解层次的特征,忽略了源图像的特有特征。针对这一问题,提出一种根据不同模态医学图像提取其特有特征的融合方法。首先,使用改进的多级潜在低秩表示分解方法,在提取CT和MRI基础信息和细节信息的基础上,根据成像特点的不同,进一步提取CT图像的骨骼轮廓信息和MRI图像的软组织细节信息。然后,提出一种局部信息熵加权的区域能量函数方法融合细节信息,利用结构显著性度量和改进拉普拉斯能量和方法共同融合基础信息。最后,提出图像引导增强算法,以特有特征为引导对融合后的基础层和细节层进行增强。经实验证明,相比近几年具有代表性的融合方法,所提出的方法不仅在AG,EPI,VIF,SD客观评价指标中分别平均提高了9.45%,11.75%,14.79%,10.51%,而且在主观评价中也取得更好的效果,实现了CT和MRI图像精准融合。
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关键词
图像融合
多级
潜在
低
秩
表示
分解
图像增强
改进的拉普拉斯能量和
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职称材料
题名
混合边缘保护和照度显著决策的医学图像融合
1
作者
彭彤彪
田妮莉
潘晴
机构
广东工业大学信息工程学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第11期166-174,共9页
基金
国家自然科学基金(61901123)项目资助。
文摘
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%。
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
Keywords
medical image fusion
truncated Huber filter
multi-level decomposition of latent low rank
illumination saliency decision
high frequency kernel energy mapping
分类号
TN391.41 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
基于MDLatLRR的CT和MRI图像融合增强方法
2
作者
靳梦姣
王远军
机构
上海理工大学健康科学与工程学院
出处
《上海理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期545-555,共11页
基金
上海市自然科学基金资助项目(18ZR1426900)。
文摘
以往所提出的医学图像融合算法均对源图像提取相同分解层次的特征,忽略了源图像的特有特征。针对这一问题,提出一种根据不同模态医学图像提取其特有特征的融合方法。首先,使用改进的多级潜在低秩表示分解方法,在提取CT和MRI基础信息和细节信息的基础上,根据成像特点的不同,进一步提取CT图像的骨骼轮廓信息和MRI图像的软组织细节信息。然后,提出一种局部信息熵加权的区域能量函数方法融合细节信息,利用结构显著性度量和改进拉普拉斯能量和方法共同融合基础信息。最后,提出图像引导增强算法,以特有特征为引导对融合后的基础层和细节层进行增强。经实验证明,相比近几年具有代表性的融合方法,所提出的方法不仅在AG,EPI,VIF,SD客观评价指标中分别平均提高了9.45%,11.75%,14.79%,10.51%,而且在主观评价中也取得更好的效果,实现了CT和MRI图像精准融合。
关键词
图像融合
多级
潜在
低
秩
表示
分解
图像增强
改进的拉普拉斯能量和
Keywords
medical image fusion
multi-level decomposition based latent low-rank representation method
image enhance
sum of modified laplacian
分类号
R445.6 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混合边缘保护和照度显著决策的医学图像融合
彭彤彪
田妮莉
潘晴
《电子测量技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于MDLatLRR的CT和MRI图像融合增强方法
靳梦姣
王远军
《上海理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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