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在醫(yī)學圖像融合過程中，傳統(tǒng)多尺度分析方法多采用線性濾波器，由于無法保留圖像邊緣特征導致分解階段的強邊緣處岀現(xiàn)模糊，從而產生光暈。為提髙融合圖像的視覺感知效果，通過結合多尺度邊緣保持分解方法與脈沖耦合神經網絡（PCNN），提岀一種新的圖像融合方法。對源圖像進行加權最小二乘濾波分解得到圖像的基礎層和細節(jié)層，釆用高斯濾波器對基礎層進行二次分解得到低頻層和邊緣層，將分解過程中每級邊緣層和細節(jié)層疊加構建高頻層，并引入非下采樣方向濾波器組進行方向分析。在此基礎上，利用改進的空間頻率以及區(qū)域能量激勵PCNN融合高頻層和低頻層，通過逆變換得到最終的融合圖像實驗結果表明，該方法能夠突出醫(yī)學圖像的邊緣輪廓并增強圖像細節(jié)，可將更多的顯著特征從源圖像分離并轉移到融合圖像中。
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