论文研究基于PCNN和非线性滤波万有引力的医学图像融合.pdf

为了更好地满足现代医学临床诊断和治疗的需要，提高医学图像的融合质量，提出在提升小波变换的基础上，结合脉冲耦合神经网络（PCNN）和像素点的非线性滤波万有引力的医学图像融合方法。低频子系数采用基于区域灰度均值的融合规则；高频子系数采用自适应PCNN的融合规则，将像素的非线性滤波万有引力作为简化的PCNN模型中的链接强度，使PCNN能够自适应调节链接强度的大小，并根据点火矩阵确定高频子系数。实验结果表明，该方法得到的融合图像比其他融合方法保留了更多的边缘细节信息，各项评价指标均有所提高，有更好的融合性能。