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發(fā)視頻基于圖像增強(qiáng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦部CT與MRI圖像融合
2021-05-10 |
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資料介紹
圖像在融合過(guò)程中容易引入偽吉布斯現(xiàn)象，在圖像的邊緣細(xì)節(jié)處容易產(chǎn)生¨偽影”和振鈴現(xiàn)象。針對(duì)以上問(wèn)題，提出了種基于形態(tài)學(xué)圖像增強(qiáng)和脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Pulse Coupled Neural Network，PCNN的腦部CT與MRI圖像融合方法。首先基于形態(tài)學(xué)對(duì)源圖像進(jìn)行開(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)算増強(qiáng)處理，再將増強(qiáng)處理過(guò)的圖像作為PCNN接收堿的輸入激勵(lì)，輸入PCNN融合模型內(nèi)，對(duì)模型輸岀的權(quán)重圖進(jìn)行判定，形成一幅清晰并且易于處理的圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)釆表明，所提方法在保持邊緣淸晰化、保留有效信息、平衡冗余現(xiàn)象方面都優(yōu)于其他方法，經(jīng)過(guò)形態(tài)學(xué)圖像増強(qiáng)和PC`NN融合后的圖像相較于未經(jīng)增強(qiáng)處理的PCNN方法所得圖像的平均梯度提高了24.59%左右，空間頻率提高了42.56%左右;相較于基于拉普拉斯的圖像融合方法，圖像的標(biāo)準(zhǔn)差提高了16.67%左右。
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