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在醫(yī)學(xué)圖像融合過(guò)程中，傳統(tǒng)多尺度分析方法多采用線性濾波器，由于無(wú)法保留圖像邊緣特征導(dǎo)致分解階段的強(qiáng)邊緣處岀現(xiàn)模糊，從而產(chǎn)生光暈。為提髙融合圖像的視覺(jué)感知效果，通過(guò)結(jié)合多尺度邊緣保持分解方法與脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCNN），提岀一種新的圖像融合方法。對(duì)源圖像進(jìn)行加權(quán)最小二乘濾波分解得到圖像的基礎(chǔ)層和細(xì)節(jié)層，釆用高斯濾波器對(duì)基礎(chǔ)層進(jìn)行二次分解得到低頻層和邊緣層，將分解過(guò)程中每級(jí)邊緣層和細(xì)節(jié)層疊加構(gòu)建高頻層，并引入非下采樣方向?yàn)V波器組進(jìn)行方向分析。在此基礎(chǔ)上，利用改進(jìn)的空間頻率以及區(qū)域能量激勵(lì)PCNN融合高頻層和低頻層，通過(guò)逆變換得到最終的融合圖像實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠突出醫(yī)學(xué)圖像的邊緣輪廓并增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)，可將更多的顯著特征從源圖像分離并轉(zhuǎn)移到融合圖像中。
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