基于细节增强和平行特征刺激脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法

• 作者: 王国芬 黄永东
• 来源期刊: 中国科学（信息科学）
• 关键词: 图像处理 图像融合 医学图像处理 局部拉普拉斯滤波 脉冲耦合神经网络 拉普拉斯和 彩色显著特征 边缘能量
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 239-260
• 页数: 22页
• 语种: 中文

摘要

医学图像融合的目的是将多幅多模态医学图像的信息整合到一幅图像上,此图像有助于临床诊断,帮助医生精确观察细微病变,缩短病人的治疗周期.本文提出了一种新的解剖图像和功能图像的融合算法,选取了局部拉普拉斯滤波(local Laplacian filtering,LLF)作为融合过程的分解工具,该工具在增强细节的同时保护边缘,保证解剖图像的细节信息不被功能图像的颜色信息遮盖.首先,利用LLF将原图像分解为近似图和一系列细节图.其次,对于近似图,结合区域能量和边缘能量提出一个改进的局部能量取大的融合规则;对于细节图,采用参数自适应的简化脉冲耦合神经网络(parameteradaptive simplified pulse coupled-neural network,PA-SPCNN)模型进行细节图融合,选取改进的拉普拉斯和(novel sum-modified-Laplacian,NSML)与彩色显著特征信息(color saliency feature,CSF)分别作为解剖图像和功能图像所对应的PA-SPCNN模型的外部刺激输入.最后,使用逆LLF变换获得融合图像.仿真实验表明本文所提算法在主观评价和客观评估方面与已有算法相比具有一定优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄永东	北方民族大学图像处理与理解研究所	35	142	5.0	11.0
3	王国芬	北方民族大学图像处理与理解研究所	2	2	1.0	1.0