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oe1(光电查) - 科学论文

3 条数据
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  • [2019年IEEE国际智能控制、优化与信号处理技术会议(INCOS) - 印度泰米尔纳德邦(2019.4.11-2019.4.13)] 2019年IEEE国际智能控制、优化与信号处理技术会议(INCOS) - 基于非下采样剪切波变换的高效MRI-PET医学图像融合方法

    摘要： 多模态医学图像融合是将多种医学图像中的相关细节整合到单一图像中的有效方法。其结果比任何输入源图像都更具真实性。本文采用基于YIQ颜色空间非下采样剪切波变换的高效融合方案。该方法能有效增强医学图像分析中的边界点及用于呈现图像更强视觉结构的数据传递点。相似的实验结果与研究表明，该策略在若干评估指标上展现出更优的融合效果。所提方法能同步提升图像信息量、视觉质量及边缘细节。

    关键词： 平均组合规则、曲波变换、离散小波变换、非下采样剪切波变换、选择最大融合规则、非下采样小波变换

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • 利用基于曲波变换的图像融合生成增强信息图像，以提高观察者在监视过程中的态势感知能力

    摘要： 图像融合技术已广泛应用于将多光谱信息整合为增强型信息图像。强烈建议将此类增强信息内容应用于监控领域，以提升观察者的态势感知能力。当仅使用单一传感器信息（如环境光照不足时可见光相机的输出）进行监控时，观察者无法辨识"热目标"细节。建议在环境光照不足的监控场景中采用可见光-红外融合图像，以同时呈现背景场景细节与"热目标"细节。本文提出一种基于包裹变换的曲波变换方法用于红外与可见光图像融合。选择曲波变换因其克服了小波变换的局限性（如方向不敏感、各向同性基函数及无法解析曲线等缺陷）。近似系数采用主成分分析规则融合，细节系数则通过绝对值最大规则融合。将重构的融合图像与文献中其他融合方法的结果进行对比，发现所提出的基于包裹变换的曲波融合方法在视觉效果和统计指标上均表现更优。该方法获得的融合图像能高保真地保留背景细节与热目标存在信息。

    关键词： 曲波变换、红外图像、态势感知、可见光图像、主成分分析、图像融合

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • [2018年IEEE计算、通信与信息学进展国际会议(ICACCI) - 印度班加罗尔(2018.9.19-2018.9.22)] 2018年计算、通信与信息学进展国际会议(ICACCI) - 基于曲波算法的多模态医学图像融合

    摘要： 医学图像融合是将不同模态的图像进行组合，使融合后的图像比任何源图像都更具信息量。不同模态的图像包括PET、CT、SPECT和MRI。其中一幅输入图像具有高空间分辨率和低光谱信息，另一幅图像则具有高光谱分辨率，反之亦然。医学图像融合的目标是获得同时具备空间分辨率和光谱分辨率的单一图像。最常用的变换域方法（如曲波变换）被用于从源图像中提取更具体的信息。实验结果表明，融合后的图像具有更高的清晰度，其融合性能通过图像质量评估指标进行评价。

    关键词： SPECT/PET、MRI、空间与光谱分辨率、曲波变换

    更新于2025-09-04 15:30:14