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计算机应用 2017年第12期37卷 3554-3557,3568页

作者：高媛贾紫婷秦品乐王丽芳中北大学大数据学院太原030051

针对传统的脉冲耦合神经网络(PCNN)融合方法中参数过多,以及参数和网络迭代次数难以准确设置、融合效果差等缺点,提出了一种用连接突触计算网络(LSCN)模型的连接项(L项)进行图像融合的算法。首先,把两幅待融合图像分别输入到LSCN模型中... 详细信息

针对传统的脉冲耦合神经网络(PCNN)融合方法中参数过多,以及参数和网络迭代次数难以准确设置、融合效果差等缺点,提出了一种用连接突触计算网络(LSCN)模型的连接项(L项)进行图像融合的算法。首先,把两幅待融合图像分别输入到LSCN模型中;其次,使用L项代替传统PCNN中的点火频率作为输出;然后,使用多通工作方式终止迭代;最后,通过比较L项的值得到融合后图像的像素。理论分析与实验结果表明,与改进的PCNN模型和在PCNN模型的基础上提出的新模型进行图像融合的算法进行比较,所提算法得到的融合图像更有利于人眼观察;特别是与点火频率作为输出的LSCN方法相比,所提算法在边缘信息评价因子、信息熵、标准差、空间频率、平均梯度上均较优。该算法简单易行,不仅减少了待定参数数目,降低了计算复杂度,而且解决了传统模型中迭代次数难以确定的问题。

关键词：连接突触计算网络点火频率图像融合计算机断层扫描磁共振成像脉冲耦合神经网络

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基于脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法

基于脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法

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作者：贾紫婷中北大学

学位级别：硕士

随着信息时代的到来,医学影像技术突飞猛进,影像技术不仅仅是过去辅助治疗的工具,而且要参与到医疗诊断的整个过程中。因此,医学影像在对病人的诊断和治疗过程中起着不可磨灭的作用。但是,由于影像设备的局限性,现在的医学影像还存在一... 详细信息

随着信息时代的到来,医学影像技术突飞猛进,影像技术不仅仅是过去辅助治疗的工具,而且要参与到医疗诊断的整个过程中。因此,医学影像在对病人的诊断和治疗过程中起着不可磨灭的作用。但是,由于影像设备的局限性,现在的医学影像还存在一些不足之处,例如某些疾病需要多幅不同模态的影像结合起来才能进行诊断。图像融合技术的就是针对这个问题进行研究。目前国内外医学图像融合领域研究方法较多,如基于神经网络、多尺度分解、加权平均的融合方法等。其中神经网络具有较好的生物学背景,能够考虑到图像的全局特性。一种特殊类型的神经网络来自猫的视觉皮层,叫做脉冲耦合神经网络已经成功地被应用于图像融合中,获得了不错的成果。该网络能够以哺乳动物视神经皮层机理进行图像理解和分析。但现有的基于脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法主要具有两方面的问题:一方面,大量参数迭代次数都是依靠手工或者经验来设置,如何使大量参数、迭代次数得到准确的设置是一个急需解决的问题。另一方面,该网络的数学模型较为复杂参数较多,计算复杂度较高,如何简化这个模型合理的减少模型中的参数是一个重要的研究方向。针对现有基于脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法中存在的问题,本文从以下几个方面进行了如下内容的研究:(1)将脉冲耦合神经网络与其他技术相结合,并且将重要参数设置为自适应。提出了一种基于压缩感知和自适应脉冲耦合神经网络在非下采样剪切波变换域内的融合算法。首先,源图像在非下采样剪切波变换域内被分解成高低频;而后,采用改进的脉冲耦合神经网络来融合低频子带系数,使用像素的平方差总和当作其激励,选取方向梯度总和作为其连接强度,对计算量较大的高频子带系数采用压缩感知进行处理;最后,经过非下采样剪切波逆变换获得融合图像。该算法在主观和客观方面均优于对比算法。(2)简化该模型,本文采用了脉冲耦合神经网络的简化模型连接突触计算网络来融合图像,提出了一种用连接突触计算网络模型的L项来融合图像的算法。首先,把两幅待融合图像分别输入到该模型中;然后,使用L项代替传统脉冲耦合神经网络中的点火频率作为输出;其次,使用多通工作方式终止迭代;最后,通过比较L项的值获得最终融合图像的像素。理论分析与实验结果表明,所提算法简单易行,不仅减少了待定参数数目,降低了算法复杂度,而且解决了传统模型中迭代次数难以确定的问题。(3)在本文提出算法的基础上设计并实现了图像融合系统,该系统中详细分析介绍了每个模块的具体功能。该系统主要分为压缩感知不同重构方法比较、非下采样剪切波变换域内基于压缩感知与自适应脉冲耦合神经网络的图像融合流程、图像融合模块一、非下采样轮廓波变换域内基于连接突触计算网络图像融合流程以及图像融合模块二共五大模块。其中图像融合模块一中使用了本文提出的在非下采样剪切波变换域内基于压缩感知和自适应脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法。图像融合模块二中使用了本文提出的基于连接突触计算网络的医学图像融合算法。

关键词：图像融合脉冲耦合神经网络连接突触计算网络非下采样剪切波变换自适应

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基于冗余提升不可分离小波的LSCN红外图像增强方法

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计算机系统应用 2022年第7期31卷 265-271页

作者：占子威邓长征付添夏鹏雨丁虹宇黄晓宇三峡大学电气与新能源学院宜昌443002 湖北南邦创电科技有限公司宜昌443002

针对红外图像信噪比低,易受背景环境影响的问题,提出一种基于不可分离小波的多尺度方向分析(NSWMDA)和连接突触计算网络(LSCN)的图像增强算法.该算法首先将原始图像进行冗余提升的不可分离小波变换(NSWT),得到高频细节子带和低频近似子... 详细信息

针对红外图像信噪比低,易受背景环境影响的问题,提出一种基于不可分离小波的多尺度方向分析(NSWMDA)和连接突触计算网络(LSCN)的图像增强算法.该算法首先将原始图像进行冗余提升的不可分离小波变换(NSWT),得到高频细节子带和低频近似子带,然后对高频细节子带进行多方向滤波后LSCN算法进行增强,对低频近似子带直接采用LSCN算法增强,最后对处理后的子图进行融合重构得到增强后的红外图像.在电力变压器红外图像中,该算法相比其他算法在边缘强度、信息熵、峰值信噪比、结构相似度、平局梯度5种指标中分别至少提升了10.86%、14.39%、19.95%、7.06%、6.70%.实验结果表明,该算法不仅提升了红外图像整体清晰度,同时也使得图像的细节纹理和对比度得到加强,具有很好的红外图像增强效果.

关键词：红外图像增强不可分离小波多尺度连接突触计算网络图像处理

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