[发明专利]一种基于快速有限剪切波变换与稀疏表示的医学图像融合法

权利要求书

1.一种基于快速有限剪切波变换与稀疏表示的医学图像融合法，其特征在于，所述医学图像融合法包括如下方法：

S1：通过FFST将源图像A和源图像B进行分解，获取所述源图像A和源图像B的低频系数和高频系数；

S2：通过稀疏表示融合法将所述源图像A和源图像B的低频系数进行融合，确定融合低频系数；

S2.1：所述源图像A和源图像B的低频系数通过K-SVD算法，确定过完备字典矩阵，具体如下：

S2.1.1：通过滑动窗口对所述源图像A和源图像B的低频系数进行分块处理，获取源图像A和源图像B的低频系数的图像子块；

S2.1.2：根据所述源图像A和源图像B的低频系数的图像子块，获取源图像A和源图像B的低频系数的样本训练矩阵；

S2.1.3：通过K-SVD算法将所述源图像A和源图像B的低频系数的样本训练矩阵进行迭代运算，确定过完备字典矩阵；

S2.2：根据OMP优化算法获取融合图像的稀疏系数矩阵，具体如下：

S2.2.1：通过OMP优化算法估计源图像A和源图像B的低频系数的样本训练矩阵的稀疏系数，获取源图像A和源图像B的低频系数的稀疏系数矩阵；

S2.2.2：根据所述源图像A和源图像B的低频系数的稀疏系数矩阵，获取融合图像的稀疏系数矩阵的列向量，具体为：

其中：为融合图像的稀疏系数矩阵的列向量，为源图像A的低频系数的稀疏系数矩阵的列向量，为源图像B的低频系数的稀疏系数矩阵的列向量，||α_A||₁为源图像A的低频系数的稀疏系数矩阵中列向量各个元素绝对值之和，||α_B||₁为源图像B的低频系数的稀疏系数矩阵中列向量各个元素绝对值之和；

S2.2.3：根据所述融合图像的稀疏系数矩阵的列向量，确定所述融合图像的稀疏系数矩阵；

S2.3：根据所述过完备字典矩阵和融合图像的稀疏系数矩阵，确定融合样本训练矩阵，具体为：

V_F＝Dα_F

其中：V_F为融合样本训练矩阵，D为过完备字典矩阵，α_F为融合图像的稀疏系数矩阵；

S2.4：通过融合样本训练矩阵确定所述融合低频系数；

S3：根据PCNN融合法将所述源图像A和源图像B的高频系数进行融合，获取融合高频系数，具体如下：

S3.1：设置PCNN神经网络，具体如下：

S3.1.1：将PCNN神经网络模型初始化；

S3.1.2：根据PCNN神经网络模型的链接输入、内部状态、变阈值输入和外部输入，设置所述PCNN神经网络，具体为：

其中：F_ij[n]为PCNN神经网络的反馈输入，I_ij为PCNN神经网络的刺激信号，L_ij[n]和L_ij[n-1]为PCNN神经网络的链接输入，α_L为PCNN神经网络的定值，V_L为PCNN神经网络的链接输入的放大系数，W_ijkl为PCNN神经网络的神经元之间的连接权系数，Y_ij[n]和Y_ij[n-1]为PCNN神经网络的外部输入，U_ij[n]为PCNN神经网络的内部状态，β为PCNN神经网络的链接强度，θ_ij[n]和θ_ij[n-1]为PCNN神经网络的变阈值输入，α_θ为PCNN神经网络的变阈值衰减时间常数，V_θ为PCNN神经网络的变阈值的放大系数，k为源图像的分解尺度，l为源图像的分解方向数；

S3.2：累计PCNN神经网络迭代运行的输出，获取源图像A和源图像B的高频系数对应的新点火映射图，具体为：

其中：

O_A为源图像A的高频系数对应的新点火映射图，O_B为源图像B的高频系数对应的新点火映射图，O_AE为源图像A的高频系数的拉普斯能量作为PCNN神经网络的链接强度值时的输出，O_AS为源图像A的高频系数的拉普斯能量作为PCNN神经网络的链接强度值时的输出，O_BE为源图像B的高频系数的拉普斯能量作为PCNN神经网络的链接强度值时的输出，O_BS为源图像B的高频系数的拉普斯能量作为PCNN神经网络的链接强度值时的输出；

其中，累计PCNN神经网络迭代运行的输出，具体如下：

获取源图像A和源图像B的高频系数的拉普斯能量和标准差，具体为：

其中：SD为源图像A和源图像B的高频系数的标准差，EOL为源图像A和源图像B的高频系数的拉普斯能量，f(x,y)为像素值，m_k为像素均值，W为滑动窗口，n为滑动窗口的长或宽，f_xx为在活动窗口内对x进行求导的结果，f_yy为在活动窗口内对y进行求导的结果，(x,y)为源图像中像素点的位置；

将所述源图像A和源图像B的高频系数的拉普斯能量和标准差分别作为PCNN神经网络的链接强度值，获取所述PCNN神经网络迭代运行的输出；

S3.3：根据所述源图像A和源图像B的高频系数对应的新点火映射图，获取融合高频系数，具体为：

其中：H_F(x,y)为融合高频系数，H_A(x,y)为源图像A的高频系数，H_B(x,y)为源图像B的高频系数，O_A(x,y)为源图像A的高频系数对应的新点火映射图，O_B(x,y)为源图像B的高频系数对应的新点火映射图；

S4：将所述融合低频系数和融合高频系数通过FFST逆变换进行重构，获取融合图像。