查询结果:   孟令玉,聂仁灿,何敏,周冬明,李华光.基于低秩表示和NSST的医学图像融合[J].计算机应用与软件,2019,36(9):220 - 225.
中文标题
基于低秩表示和NSST的医学图像融合
发表栏目
图像处理与应用
摘要点击数
38
英文标题
MEDICAL IMAGE FUSION BASED ON LOW RANK REPRESENTATION AND NSST
作 者
孟令玉 聂仁灿 何敏 周冬明 李华光 Meng Lingyu Nie Rencan He Min Zhou Dongming Li Huaguang
作者单位
云南大学信息学院 云南 昆明 650500     
英文单位
School of Information, Yunnan University, Kunming 650500, Yunnan, China     
关键词
医学图像融合 低秩表示 局部梯度能量 引导滤波 NSST
Keywords
Medical image fusion Low rank representation Local gradient energy Guided filtering NSST
基金项目
国家自然科学基金项目(61463049,61463052,61365001)
作者资料
孟令玉,硕士生,主研领域:图像处理。聂仁灿,副教授。何敏,副教授。周冬明,教授。李华光,硕士生。 。
文章摘要
针对不同模态的医学图像成像机理不同,对人体信息显示特性不同,融合结果噪声较大,梯度信息不足等问题,提出一种基于低秩表示和非下采样剪切波变换(NSST)的医学图像融合方法。采用低秩表示方法LatentLRR对原始医学图像进行去噪及特征信息提取,得到基础图像;通过NSST对基础图像分解得到高频图像和低频图像;对得到的相应特征信息运用引导滤波的方法进行处理得到融合后的特征图像,对高频图采用局部梯度能量算法进行融合,对低频图采用加权改进拉普拉斯能量和进行融合;采用逆NSST得到基础融合图像;将基础融合图与特征融合图结合得到最终融合图像。与几种经典图像融合算法相比较,该算法在客观评价和主观评价上均表现出优势。
Abstract
Different modes of medical images have different imaging mechanism and different display characteristics of human body information, which results in large noise of fusion results and insufficient gradient information. Therefore, this paper proposed a fusion algorithm for medical image based on low-rank representation and non-down sampling shearlet transform(NSST). The low-rank representation method LatentLRR was used to denoise the source medical image and extract the feature information, and the base images were obtained. The high-frequency images and the low-frequency images of the base images were obtained by NSST. The corresponding feature information was processed by guiding filter to get the fused feature image. We adopted the local gradient energy algorithm to fuse the high frequency image and used the weighted improved Laplace energy sum to fuse the low frequency image. The basic fusion image was obtained by inverse NSST. The final fusion image could be obtained by combining the basic fusion image with the feature fusion image. Compared with several classical image fusion algorithms, the proposed algorithm has advantages in both objective and subjective evaluation.
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文  章  标  题
作者1
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摘要
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基于低秩表示和NSST的医学图像融合
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