基于经验模态分解提取纹理的图像融合算法

• 作者: 刘鹤 张传亭 张宝华
• 来源期刊: 激光技术
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 医学图像融合 2维经验模态分解 2维内蕴模函数 脉冲耦合神经网络 特征提取
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 光通信与光信息技术
• 页码范围: 463-468
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4557字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2014.04.007

摘要

为了提升医学图像融合质量，采用了一种基于2维经验模态分解（ BEMD）特征分类和复合型脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法。首先将多模医学图像经过BEMD分解成2维内蕴模函数（ BIMF）和残差项，然后分别将BIMF层和残差项值输入脉冲耦合神经网络（ PCNN）中，得到各自的点火映射图，再将相同点火次数的像素提取归类，点火次数大的对应图像纹理，归为纹理类，其余归为背景类；统计各个纹理类集合中的像素极值确定灰度分布范围，最后将两幅图像中纹理类像素集合处于灰度分布范围的像素通过PCNN进行融合，其它像素通过双通道PCNN进行融合。结果表明，该算法解决了PCNN对偏暗图像的处理效果不理想的问题，与传统融合算法相比，性能具有优势，且能够较大幅度提高融合图像的质量。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘鹤	内蒙古科技大学信息学院	11	40	4.0	6.0
2	张宝华	内蒙古科技大学信息学院	40	165	8.0	10.0
3	张传亭	内蒙古科技大学信息学院	5	50	4.0	5.0