文件名称：基于在线字典学习和脉冲耦合神经网络的脑图像融合_宗静静.pdf
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文件格式：PDF
更新时间：2021-05-10 07:12:58
图像融合
医学图像融合是医学影像和放射医学等领域的研究热点之一，广受医学界和工程界重视。提出一种基于 在线字典学习( ODL) 和脉冲耦合神经网络( PCNN) 的脑部CT 和MR 图像融合新算法。首先，利用滑动窗技术将源 图像分块，使用ODL 算法和最小角回归算法( LARS) 得到各图像块对应列向量的稀疏编码; 其次，将稀疏编码作为 脉冲耦合神经网络的外部输入刺激信号进行迭代处理，根据点火次数确定融合系数; 最后，根据融合系数和学习字 典重构融合图像。基于哈佛医学院的10 组脑部CT 和MR 数据，将所提出算法同基于KSVD 的融合算法、基于 ODL 的融合算法、基于NSCT 的融合算法比较