[发明专利]一种基于投影字典对学习的医学图像融合质量改善的方法有效
申请号: | 201710615422.3 | 申请日: | 2017-07-26 |
公开(公告)号: | CN107977949B | 公开(公告)日: | 2021-08-20 |
发明(设计)人: | 李华锋;和晓歌 | 申请(专利权)人: | 昆明理工大学 |
主分类号: | G06T5/50 | 分类号: | G06T5/50;G06K9/62 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 650093 云*** | 国省代码: | 云南;53 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于投影字典对学习的医学图像融合质量改善的方法,属于数字图像处理技术领域。先采集图像,将采集后的图像作为作为训练样本,再将训练样本进行处理得到投影字典对;利用训练得到的字典对把源图像分解为低秩分量和稀疏分量;然后对稀疏分量采用外部块先验、内部自适应先验联合和稀疏约束,对低秩元素添加核范数约束,从而迭代后得到稀疏系数和低秩系数;对低秩合成字典,低秩分析字典和低秩系数进行迭代更新,得到更新后的低秩分量,对稀疏合成字典,稀疏分析字典和稀疏系数进行迭代更新,得到稀疏分量,把得到的投影字典对和稀疏分量,低秩分量融合得到最终的融合图像。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 投影 字典 学习 医学 图像 融合 质量 改善 方法 | ||
【主权项】:
一种基于投影字典对学习的医学图像融合质量改善的方法,其特征在于:先采集图像,将采集后的图像作为作为训练样本,再将训练样本进行处理得到投影字典对;利用训练得到的字典对把源图像分解为低秩分量和稀疏分量;然后对稀疏分量采用外部块先验、内部自适应先验联合和稀疏约束,对低秩元素添加核范数约束,从而迭代后得到稀疏系数和低秩系数;对低秩合成字典,低秩分析字典和低秩系数进行迭代更新,得到更新后的低秩分量,对稀疏合成字典,稀疏分析字典和稀疏系数进行迭代更新,得到稀疏分量,把得到的投影字典对和稀疏分量,低秩分量融合得到最终的融合图像。
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