[发明专利]基于二维经验模态分解方法特征提取的图像的融合方法有效
| 申请号： | 201310379491.0 | 申请日： | 2013-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN103617604A | 公开（公告）日： | 2014-03-05 |
| 发明（设计）人： | 张宝华;刘鹤;梁浩 | 申请（专利权）人： | 内蒙古科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T7/40 |
| 代理公司： | 北京中誉威圣知识产权代理有限公司 11279 | 代理人： | 蒋常雪 |
| 地址： | 014010 内蒙*** | 国省代码： | 内蒙古;15 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于二维经验模态分解方法特征提取的图像的融合方法，本发明将BEMD运用到医学图像特征提取中，通过将BEMD分解后的子图像和趋势图输入神经网络获取他们的点火映射图，提取不同分解层对应医学图像特征；之后将对应于图像纹理信息和背景信息的系数分别通过PCNN和双通道PCNN选取融合系数，由于区别对待代表图像纹理和背景信息的像素，既保护了图像中的特征，又有效改善了PCNN在医学图像系数选择中的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 二维 经验 分解 方法 特征 提取 图像 融合 | ||
【主权项】：
一种基于二维经验模态分解方法特征提取的图像的融合方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1）.将待融合的两幅图像分别通过BEMD分解得到BIMFs和余量res层系数；2）.将BIMFs和res层系数分别输入到PCNN中，分别得到各自点火映射图，并将各自的点火映射图相加得到总的点火映射图；3）.将原始图像中点火次数相同的像素点归为一类，根据点火次数将图像划分为纹理区域和非纹理区域，图像所有像素分别属于纹理类和非纹理类； 4）.根据步骤3）获得的各分类集合，计算纹理类像素的灰度极值确定其灰度分布范围，将两幅图像中纹理类像素的灰度分布范围求交集，取交集范围内对应的像素，通过PCNN选择融合系数，其余像素通过双通道PCNN进行融合；5）.将融合系数重构得融合图像。
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