利用邻域激励的自适应PCNN进行医学图像融合

• 作者: 夏加星 段先华 魏世超
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 医学图像融合 脉冲耦合神经网络 链接强度 改进拉普拉斯能量和 空间频域
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3929-3933
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.10.090

摘要

对于不同模态的医学图像进行融合处理,可为临床提供新的诊断信息,设计了一种邻域空间频域激励的自适应PCNN医学图像融合新方法.首先,使用图像逐像素地改进拉普拉斯能量和(SML)清晰度作为PCNN对应神经元的链接强度；同时利用邻域空间频域(SF)特征信息激励每个神经元；然后,将源图像输入PCNN获得点火映射图构成的点火频数,再判定并选择各参与融合图像中的清晰部分生成融合图像.实验结果表明,该算法具有比经典金字塔方法、小波变换方法和传统的PCNN方法更好的融合性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段先华	江苏科技大学计算机科学与工程学院	42	192	9.0	11.0
2	夏加星	江苏科技大学计算机科学与工程学院	4	31	4.0	4.0
3	魏世超	江苏科技大学计算机科学与工程学院	2	21	2.0	2.0