基于多尺度分解和改进稀疏表示的脑部图像融合

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摘 要： 为克服单一模态脑部图像的局限性，进而突出病灶细节信息，提高视觉清晰度，降低时间成本，提出了一种NSST域下结合DWT和改进稀疏表示的算法框架。首先， NSST分解源图像获取高、低频分量，DWT对低频分量进一步分解生成对应的能量子带及细节子带。其次，利用SPCNN融合低频能量子带，多范数加权度量改进的稀疏表示融合低频细节子带，继而用逆DWT进行融合，并经SPCNN融合高频子带。（剩余11587字）

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