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公开(公告)号：CN117788313A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311847434.0
申请日：2023-12-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双重对比学习和梯度通道注意力机制的医学图像融合方法，属于图像融合领域，包括：将非对齐的训练集输入主干网络提取不同模态的共享特征；将z1、z2分别输入MPCRM模块输出粗配准图像f1；将f1输入MPFRM模块，经过内部变形场和空间变换以校正局部视差，最后通过反向变形场获取精配准图像f2；将f2与参考图像Iy分别通过MPEEM模块以双重对比学习到具有较高视觉质量和信息量的特征，分别输出特征z3，z4；最后以z3，z4为基准在MPFM模块中基于梯度通道注意力机制得到融合图像f3；本发明的图像融合方法能够保留输入图像细节的同时实现图像细节的增强和纹理的融合,输出质量更高的图像。
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