公开(公告)号：CN114926383B

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202210545079.0

申请日：2022-05-19

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 朱虎 ,  戴丽娜 ,  邓丽珍

IPC: G06T5/50 ,  G06T5/94 ,  G06N3/0464 ,  G06T5/70

Abstract: 本发明是一种基于细节增强分解模型的医学图像融合方法，包括：步骤1、数据集获取；步骤2、将彩色图像转换为YUV信道；步骤3、设计细节增强分解模型，对医学图像进行分解，得到基本层B和细节层L，所述基本层B包含图像的基本内容信息，所述细节层L包含纹理细节与边缘轮廓信息；步骤4、使用不同的融合规则对步骤3中获得的基本层B和细节层L分别进行融合，步骤5、根据融合后的图像进行重构。本发明能在较短的处理时间内提供更清晰的边缘细节和优越的色彩，为现代医学图像融合提供了一定的应用价值。

公开(公告)号：CN114926383A

公开(公告)日：2022-08-19

申请号：CN202210545079.0

申请日：2022-05-19

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 戴丽娜 ,  朱虎 ,  邓丽珍

IPC: G06T5/50 ,  G06T5/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明是一种基于细节增强分解模型的医学图像融合方法，包括：步骤1、数据集获取；步骤2、将彩色图像转换为YUV信道；步骤3、设计细节增强分解模型，对医学图像进行分解，得到基本层B和细节层L，所述基本层B包含图像的基本内容信息，所述细节层L包含纹理细节与边缘轮廓信息；步骤4、使用不同的融合规则对步骤3中获得的基本层B和细节层L分别进行融合，步骤5、根据融合后的图像进行重构。本发明能在较短的处理时间内提供更清晰的边缘细节和优越的色彩，为现代医学图像融合提供了一定的应用价值。