基于稀疏理论与快速有限剪切波变换的医学图像融合算法

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:legna1212
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
在临床医学领域,图像辅助诊断对医学视图的处理效果要求很高.针对医学图像融合过程中图像视觉效果较差的问题,提出了一种基于稀疏理论与快速有限剪切变换的医学图像融合算法,提高了医学图像处理效率.首先,采用快速有限剪切波变换(FFST)分解源图像,将其分解为高频系数和低频系数;其次,根据高频系数和低频系数的不同性质,提供不同的融合策略,通过相对标准差比较法对高频系数进行处理,对于稀疏性较差的低频系数利用KSVD方法训练,得到字典并采用稀疏原理进行处理;最后,将融合后的高频和低频系数通过FFST逆变换融合到医
其他文献
在基于蜂窝通信演进形成的车用无线通信技术(Cellular-Vehicle to everything,C-V2X)场景下,基站作为多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)边缘缓存节点可提高用
随着互联网的快速发展以及互联网业务、用户数量的不断增多,越来越多的传统单体应用为了方便拓展新业务、增加可复用度,已经选择将业务拆分为多个微服务,这样可便于后期的管
多视图聚类旨在综合利用视图数据中的一致信息和互补信息实现对数据的划分,但各视图表征数据的能力参差不齐,甚至有的视图可能含有大量的冗余和噪声信息,不仅不能带来多样的信息,反而影响聚类性能.本文提出了自适应加权的低秩约束的多视图子空间聚类算法,通过自适应学习的方式给各视图赋予不同权重来构造各视图共享的潜在一致低秩矩阵.并且提出了有效的可迭代优化算法对模型进行优化.在5个公开数据集上的实验结果表明所提算
针对传统人脸识别算法运行效率低的问题,提出一种采用图像梯度补偿模式(IGC)的人脸快速识别算法.首先,提取人脸图像四个方位的梯度;其次,将所获的四个梯度进行多方式融合,产生两个梯度算子;再次,使用新产生的梯度算子对原图像进行适度补偿,形成人脸图像的IGC特征图;然后将所获IGC特征图分块统计直方图,并将各个分块的直方图串联成用于人脸图像描述的特征向量;最后使用PCA方式对特征向量进行降维处理,利用