發(fā)布時間：2017-11-08 13:14

  本文關(guān)鍵詞：基于在線字典學習的自適應醫(yī)學圖像融合算法

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【摘要】：針對醫(yī)學圖像復雜多樣的特點,提出一種基于在線字典學習的自適應醫(yī)學圖像融合算法。該算法首先利用在線字典學習理論訓練源圖像的過完備字典;然后利用正交匹配追蹤算法對源圖像進行稀疏分解得到稀疏編碼,根據(jù)源圖像之間稀疏編碼的能量差異程度和梯度差異程度自適應調(diào)整融合準則,若能量差異程度大于梯度差異程度,則根據(jù)能量取大準則融合稀疏編碼,反之,根據(jù)梯度取大準則融合稀疏編碼;最后將融合后的稀疏編碼與過完備字典進行重構(gòu)得到融合圖像。實驗結(jié)果表明:與多尺度幾何分析、K奇異值分解等圖像融合算法比較,該算法融合的圖像客觀評價指標信息熵、邊緣評價因子均有所提高,主觀上紋理清晰、對比度高,能夠很好地保留源圖像的邊緣信息。
【作者單位】： 浙江理工大學機械與自動控制學院;浙江工商大學信息與電子工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61374022)
【分類號】：R445;TP391.41
【正文快照】： 0引言隨著醫(yī)學成像技術(shù)的飛速發(fā)展,醫(yī)學影像學已經(jīng)從一種臨床輔助檢查手段逐漸發(fā)展為臨床診斷疾病的主要方法。然而不同成像原理呈現(xiàn)的醫(yī)學圖像存在一定的局限性,單一模態(tài)醫(yī)學圖像的診斷效果并不理想。例如,電子計算機斷層掃描(computedtomography,CT)圖像具有較高的空間密度

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本文編號：1157279