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[1]徐卫良,戴文战,李俊峰.基于提升小波变换和PCNN的医学图像融合算法[J].浙江理工大学学报,2016,35-36(自科6):891-898.
　XU Weiliang,DAI Wenzhan,LI Junfeng.Medical Image Fusion Algorithm Based on Lifting Wavelet  Transform and PCNN[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2016,35-36(自科6):891-898.
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基于提升小波变换和PCNN的医学图像融合算法()
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浙江理工大学学报[ISSN:1673-3851/CN:33-1338/TS]

卷:
第35-36卷
期数:
2016年自科6期
页码:
891-898
栏目:
出版日期:
2016-11-10

文章信息/Info

Title:
Medical Image Fusion Algorithm Based on Lifting Wavelet  Transform and PCNN
文章编号:
1673-3851 (2016) 06-0891-08
作者:
徐卫良; 戴文战; 李俊峰
1.浙江理工大学机械与自动控制学院，杭州 310018；2.浙江工商大学信息与电子工程学院，杭州 310018
Author(s):
XU Weiliang;  DAI Wenzhan;  LI Junfeng
1. Faculty of Mechanical Engineering & Automation, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China; 2. School of Information and  Electronic, Zhejiang Gongshang University, Hangzhou 310018, China
关键词:
医学图像; 提升小波变换; PCNN; 融合算法
分类号:
TS195.644
文献标志码:
A
摘要:
针对各类成像传感器生成图像具有不同的特征信息和医学图像特定应用需求，提出了一种基于提升小波变换和PCNN的多模态医学图像融合算法。首先对已预处理源图像进行提升小波分解获得高、低频子带；其次根据低频部分区域方差判定图像区域相关性，并以区域能量获取系数权重；然后对高频部分采用改良空间频率刺激PCNN网络，并以点火区域强度作为系数判定标准；最后对融合后所得子带通过提升小波逆变换重构获得融合图像。实验结果表明，该算法在信息熵、标准差和边缘传递因子3个指标上有较大提升，较好地保留了边缘细节信息，融合后的图像信息比传统算法更丰富。

参考文献/References:

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相似文献/References:

[1]李加恒,戴文战,李俊峰.基于互信息的多模态医学图像融合[J].浙江理工大学学报,2016,35-36(自科4):607.
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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期： 2015-11-16
基金项目： 国家自然科学基金项目(61374022)
作者简介： 徐卫良(1991-)，男，浙江金华人，硕士研究生，主要从事图像处理方面的研究
通信作者： 戴文战，E-mail:dwz@zjsu.edu.cn
更新日期/Last Update: 2016-11-21