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基于稀疏表示的改进耦合字典学习的脑部CT/MR图像融合方法

摘要

本发明公开了基于稀疏表示的改进耦合字典学习的脑部CT/MR图像融合方法,涉及图像处理技术领域,能分别对正常脑部、脑萎缩和脑肿瘤三组脑部医学图像进行融合,多次实验结果表明本发明提出的ICDL方法与基于多尺度变换的方法、传统稀疏表示的方法、基于K‑SVD字典学习的方法以及多尺度字典学习的方法相比,不仅提高了脑部医学图像融合的质量,而且有效降低了字典训练的时间,能为临床医疗诊断提供有效帮助。

著录项

  • 公开/公告号CN107194912B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中北大学;

    申请/专利号CN201710259812.1

  • 申请日2017-04-20

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/10(20170101);G06T5/00(20060101);G06T5/50(20060101);

  • 代理机构61223 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人俞晓明

  • 地址 030051 山西省太原市尖草坪区学院路3号

  • 入库时间 2022-08-23 11:26:53

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