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摘要:
针对非下采样轮廓波变换(NSCT)域内基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合方法融合效果较差、计算复杂度较高等问题,提出一种在非下采样剪切波变换(NSST)域内基于压缩感知(CS)和自适应PCNN的融合算法.源图像在NSST域内被分解成高低频,采用改进的PCNN融合低频子带系数,使用像素的平方差总和当作其激励因素,选取方向梯度总和作为其链接强度,对计算量较大的高频子带系数采用CS进行处理,经过NSST逆变换获得融合图像.实验结果表明,与NSCT融合算法、NSST与PCNN相结合的算法等相比,该算法能获得较好的信息熵、空间频率、边缘信息评价因子,且运行时间较短.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于压缩感知与自适应PCNN的医学图像融合
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 压缩感知 非下采样剪切波变换 脉冲耦合神经网络 图像融合 核磁共振成像
年,卷(期) 2018,(9) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 224-229
页数 6页 分类号 TP391
字数 5023字 语种 中文
DOI 10.19678/j.issn.1000-3428.0048000
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王丽芳 中北大学计算机与控制工程学院 33 131 6.0 9.0
2 高媛 中北大学计算机与控制工程学院 53 227 8.0 12.0
3 秦品乐 中北大学计算机与控制工程学院 48 248 8.0 13.0
4 贾紫婷 中北大学计算机与控制工程学院 2 7 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (141)
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研究主题发展历程
节点文献
压缩感知
非下采样剪切波变换
脉冲耦合神经网络
图像融合
核磁共振成像
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
相关基金
山西省自然科学基金
英文译名:Shanxi Natural Science Foundation
官方网址:http://sxnsfc.sxinfo.gov.cn/sxnsf/index.aspx
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导