基于PCNN和非线性滤波万有引力的医学图像融合

摘要：

为了更好地满足现代医学临床诊断和治疗的需要，提高医学图像的融合质量，提出在提升小波变换的基础上，结合脉冲耦合神经网络（PCNN）和像素点的非线性滤波万有引力的医学图像融合方法。低频子系数采用基于区域灰度均值的融合规则；高频子系数采用自适应PCNN的融合规则，将像素的非线性滤波万有引力作为简化的PCNN模型中的链接强度，使PCNN能够自适应调节链接强度的大小，并根据点火矩阵确定高频子系数。实验结果表明，该方法得到的融合图像比其他融合方法保留了更多的边缘细节信息，各项评价指标均有所提高，有更好的融合性能。

关键词：医学图像融合、提升小波变换、脉冲耦合神经网络、非线性滤波万有引力、链接强度

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金资助No.JUSRP211A70。

在线出版日期：2015-01-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：191-198