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基于图像增强和神经网络的脑部CT与MRI图像融合

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:3.13 MB | 2021-05-10

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　　图像在融合过程中容易引入伪吉布斯现象，在图像的边缘细节处容易产生¨伪影”和振铃现象。针对以上问题，提出了种基于形态学图像增强和脉冲耦合神经网络（ Pulse Coupled Neural Network，PCNN的脑部CT与MRI图像融合方法。首先基于形态学对源图像进行开运算和闭运算増强处理，再将増强处理过的图像作为PCNN接收堿的输入激励，输入PCNN融合模型内，对模型输岀的权重图进行判定，形成一幅清晰并且易于处理的图像。实验结釆表明，所提方法在保持边缘淸晰化、保留有效信息、平衡冗余现象方面都优于其他方法，经过形态学图像増强和PC`NN融合后的图像相较于未经增强处理的PCNN方法所得图像的平均梯度提高了24.59%左右，空间频率提高了42.56%左右;相较于基于拉普拉斯的图像融合方法，图像的标准差提高了16.67%左右。

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