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一种基于拉普拉斯金字塔与参数自适应脉冲耦合神经网络的医学图像融合方法

Name: 一种基于拉普拉斯金字塔与参数自适应脉冲耦合神经网络的医学图像融合方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2019106392521
Availability: InStock

📄 申请号：CN201910639252.1 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2019-07-16

公开号

CN110415198B

公开日

2023-07-04

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T5_50

IPC 分类号

G06T5_50

技术画像

所属领域

融合方法图像融合融合方法

应用场景

医学图像融合, 医学影像诊断, 辅助诊断, 多模态影像分析

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摘要

本发明公开了一种基于拉普拉斯金字塔与参数自适应脉冲耦合神经网络的医学图像融合方法，步骤如下：S1：将源图像A和源图像B进行分解，得到低频系数和高频系数；S2：将低频系数通过LP变换分解为子低频系数和子高频系数，对子低频系数和子高频系数分别进行融合；S3：融合后的子低频系数和子高频系数通过LP逆变换进行融合；S4：将高频系数进行融合；S5：融合后的低频系数和融合后的高频系数通过FFST逆变换获取得到最终的融合图像。本发明能够保留源图像的大部分信息，且在清晰度方面、边缘刻画方面以及对比度方面均提到了提高，同时融合图像的空间频率、平均梯度、信息熵和边缘信息传递因子也得到了提高，从而能够得到较好的融合效果。

常见问题

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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