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基于NSST变换和PCNN的医学图像融合方法
基于NSST变换和PCNN的医学图像融合方法
摘要：
医学图像融合是一项重要的技术，可以用于医学影像的分析和诊断。本论文提出了一种基于NSST变换和PCNN的医学图像融合方法。该方法通过NSST变换将多个不同模态的医学图像转换为尺度域下的图像，然后利用PCNN模型进行图像融合。实验证明，该方法能够有效提取图像的特征信息，同时保留原始图像的细节和空间信息，可以获得更清晰、更全面的医学图像。
关键词：医学图像融合、NSST变换、PCNN模型、特征提取
1.引言
医学图像融合是指将来自不同模态或不同设备的医学图像融合成一幅综合图像，以提供更全面、更准确的信息。目前，医学图像融合在医疗诊断和手术指导等领域得到了广泛的应用。传统的医学图像融合方法主要基于像素级或小波变换，但存在图像细节丢失、模糊和失真等问题。因此，本论文提出了一种基于NSST变换和PCNN的医学图像融合方法，以提高医学图像融合的质量和效果。
2.NSST变换介绍
NSST（NonsubsampledShearletTransform）是一种多尺度、多方向的变换方法，具有良好的时域和尺度特性。NSST变换可以将图像转换为尺度域下的图像，实现了图像的多尺度分解和重构。通过NSST变换，可以提取图像的纹理、边缘和细节等特征信息，从而为医学图像融合提供有效的特征基础。
3.PCNN模型介绍
PCNN（PulseCoupledNeuralNetwork）是一种生物启发式的神经网络模型，模拟了人类大脑的神经传导过程。PCNN模型具有自适应学习和自适应适应能力，能够自动提取图像的显著特征。PCNN模型在图像处理领域被广泛应用于边缘检测、目标识别和图像分割等任务。
4.基于NSST变换和PCNN的医学图像融合方法
本论文提出的医学图像融合方法由以下几个步骤构成：
4.1数据预处理
首先，对输入的多个不同模态的医学图像进行预处理，包括灰度归一化、图像对齐和图像配准等操作，以确保输入图像具有相同的尺寸和空间位置。
4.2NSST变换
对预处理后的医学图像进行NSST变换，将图像转换为尺度域下的图像。NSST变换可以提取图像的不同尺度和方向上的特征信息，从而为后续的图像融合提供基础。
4.3PCNN模型
利用PCNN模型对NSST变换后的图像进行处理，提取图像的显著特征。PCNN模型通过模拟生物神经传导过程，自动学习并提取图像的重要信息。同时，PCNN模型还可以保留图像的细节和空间信息。
4.4图像融合
将经过PCNN处理的NSST变换后的图像进行融合，生成最终的医学图像。图像融合可以基于像素级或特征级进行，本论文采用特征级的图像融合方法。通过将不同尺度和方向上的特征信息进行加权融合，可以得到更全面、更清晰的医学图像。
5.实验结果与分析
为了验证本论文提出的医学图像融合方法的有效性，我们在多个公开的医学图像数据库上进行了实验。实验结果表明，与传统的医学图像融合方法相比，基于NSST变换和PCNN的图像融合方法能够更好地保留医学图像的细节信息和空间分布特征，得到更清晰、更全面的医学图像。
6.结论
本论文提出了一种基于NSST变换和PCNN的医学图像融合方法，能够有效提取医学图像的特征信息，同时保留原始图像的细节和空间信息。实验证明，该方法可以获得更清晰、更全面的医学图像，对于医学影像的分析和诊断具有重要意义。
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