基于阈上随机共振的弱信号双色中波红外图像融合

提出了基于阈上随机共振的弱信号双色中波红外图像融合方法.利用阈上随机共振分别增强两幅图像的弱信号,通过中值滤波对图像降噪,然后对降噪图像进行支持度变换融合,得到信息丰富、细节明显的融合图像.实验结果表明,融合图像的局部标准差提高了247.7％、局部熵提高了45.52％、峰值信噪比分别提高了6.71％和6.65％,证明了...     

红外偏振与红外光强图像的融合研究

分析了红外偏振与红外光强的成像特性差异,提出了基于局部能量的支持度变换融合方法.实验结果表明,融合图像综合了两幅图像的冗余信息,使图像更清晰,信息更加丰富.融合图像同原红外偏振和光强图像相比,局部标准偏差分别提高了13.67%和11.51%;局部熵分别提高了16.46%和1.95%;平均梯度分别提高了15.41%和44...     

基于残差图卷积神经网络的高倍欠采样核磁共振图像重建算法

磁共振成像（MRI）因其无创伤和较高的软组织对比度而被广泛地用于复杂疾病诊断。目前多通过在k空间高倍欠采样磁共振（MR）信号解决MRI速度较慢的问题，然而代表性算法重建高倍欠采样的MR图像时往往存在细节模糊的问题。因此，提出一种基于残差图卷积神经网络（RGCNET）的高倍欠采样MR图像重建算法。首先，使用自编码技术与图卷积神经网络（GCN）构建生成器；其次，将欠采样图像输入特征提取（编码）网络中从底层提取特征；接着，通过GCN块提取MR图像的高层特征；然后，通过解码网络生成初始的重建图像；最后，经过生成器和鉴别器的动态博弈得到最终的高分辨率重建图像。在FastMRI数据集上的测试结果表明，与基于空间正交注意力机制的MRI重建算法SOGAN(Spatial Orthogonal attention Generative Adversarial Network)相比，在10%、20%、30%、40%和50%的采样率下，所提算法在标准均方根误差（NRMSE）指标上分别下降了3.5%、26.6%、23.9%、13.3%和14.3%，在峰值信噪比（PSNR）指标上分别提升了1.2%、8.7%、6...