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《西安电子科技大学》 2011年
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云推理医学图像融合方法研究

李文娟  
【摘要】:本文研究了云推理医学图像融合方法。 本文首先研究了一种云推理医学图像融合方法。方法中引入了一种处理不确定性信息的人工智能方法——云推理,其云状的隶属函数可以更好的在处理过程中兼顾模糊性和随机性。该方法利用隶属云模型构造多条件多规则云推理系统,通过划分3个灰度区间和9个灰度区间两种方法,并且依据最大值法的思想设定相应的推理规则。云推理系统的输入是CT图像与MRI图像,输出是融合结果图像。通过本文方法与传统模糊推理医学图像融合方法的MATLAB实验仿真结果对比表明,本文提出的融合方法是有效可行的,不但能够更好的保留源图像内容,还能明显提升信息量和细节清晰度。并且,与根据3个灰度区间设定规则的融合结果相比,根据9个灰度区间设定融合规则的方法得到的融合结果效果更好。 其次,研究了一种云神经网络医学图像融合方法。该方法在传统T-S推理的基础上,将云模型引入传统T-S模糊推理系统中,构成T-S型云推理系统。利用T-S云推理系统与RBF云神经网络的等价性,根据误差反向传播算法训练RBF云神经网络各项参数,进而可以将参数输入用于融合处理的T-S型云推理系统中。推理系统的输入是CT图像与MRI图像,输出为融合结果图像。通过MATLAB实验仿真结果表明,与传统T-S模糊推理医学图像融合方法相比,本文的云神经网络医学图像融合方法具备良好的融合性能,可以提高融合图像的信息量与细节清晰度。并且,由于参数训练优化环节的存在,云神经网络医学图像融合方法与本文前一种云推理医学图像融合方法相比,其融合图像能更好的保留源图像内容,并且可以明显地提升信息量和细节清晰度。
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41

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【参考文献】
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