研究目的
提出一种结合非下采样Contourlet变换（NSCT）与自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）的荧光素眼底血管造影图像与彩色眼底图像配准融合方法，用于眼底疾病的临床诊断。
研究成果
基于非下采样Contourlet变换和自适应脉冲耦合神经网络的视网膜图像融合方法能从源图像中获取更多信息，在病灶显示上更为清晰。其融合图像的光谱质量优于其他代表性方法。
研究不足
该论文未明确提及研究的局限性。
基于非下采样Contourlet变换与自适应脉冲耦合神经网络的视网膜图像配准与融合方法研究
DOI：10.1007/s11042-019-08194-9
期刊：Multimedia Tools and Applications
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
我们提出一种结合非下采样Contourlet变换（NSCT）与自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）的荧光素眼底血管造影图像与彩色眼底图像配准融合方法。首先通过加速鲁棒特征（SURF）特征点及最近邻与次近邻距离比法消除源图像间空间差异完成配准；其次采用随机抽样一致（RANSAC）算法实现特征点精确匹配；随后根据RANSAC获取的变换参数对浮动图像进行空间变换完成配准。最后通过NSCT分解获得待融合图像的低频子带与高频子带：低频子带采用区域能量法融合，高频子带运用简化PCNN模型结合粒子群优化算法处理——其中简化PCNN的连接强度采用改进拉普拉斯能量，基于像素点火次数实现图像融合。该方法较现有眼底图像融合技术具有更高的平均梯度（AG）值与信息熵（IE）值，以及更低的相对全局维度合成误差（ERGAS）。融合图像能准确综合图像信息、清晰呈现细节表现，在光谱范围内具有更优的光谱质量，为眼底疾病临床诊断提供有效参考。
作者：
Jun Wu，Xingxing Ren，Zhitao Xiao，Fang Zhang，Lei Geng，Shihao Zhang
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