结合提升小波与改进型PCNN进行医学图像融合
为了更好地对医学图像进行融合，综合利用提升小波和改进型脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network, PCNN)的优点，提出了一种利用提升小波变换与自适应PCNN相结合图像融合新算法。首先利用提升小波变换对源图像进行多尺度分解，得到不同尺度下的子带系数；然后使用不同频率下小波系数的局域方向信息作为PCNN各个神经元的链接强度，经过PCNN点火获得点火映射图构成的点火频数，并根据点火频数进行PCNN的融合策略设计；最后经提升小波变换的逆变换得到融合图像。MRA与MRI图像以及MRI-T1与MRI-T2图像的融合实验表明，该算法与传统融合算法相比性能优越，能够大幅度提高融合图像的质量。
医学图像 融合技术 小波变换 脉冲耦合神经网络
夏加星 段先华 魏世超
江苏科技大学计算机科学与工程学院 镇江212003
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1-11
2011-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）