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| 1 | 特征级多模态医学图像融合技术的研究与进展显示文摘医学图像融合技术实现了功能图像与解剖图像的优势整合,本文对特征级多模态医学图像融合技术的研究进展予以探讨,首先阐述了特征级医学图像融合的原理,然后对模糊集、粗糙集、D-S证据理论、人工神经网络、主成分分析等融合方法在医学图像融合中的应用进行了分析和总结,最后指出特征级医学图像融合方法目前面临的主要问题及今后研究的发展方向。 | 张俊杰 周涛 陆惠玲 王惠群 | 2016 | 生物医学工程学杂志2016，33，2： | 6 |
| 2 | 基于局部熵的图像特征描述方法显示文摘使用传统的特征描述方法SIFT在单一尺度上描述图像特征会丢失一部分重要信息,影响图像的正确匹配结果。为了解决这一问题,本文在多尺度模糊空间内提取特征描述子。信息熵从图像显著性角度估计特征点及其周围的信息,能获得更多的图像关键内容,本文提出了基于局部熵的图像特征描述方法。首先,在高斯差分空间(DOG)内计算特征点的多层SIFT描述子,同时统计特征点在每层尺度上的局部熵,计算特征点在每层的熵值占所有层熵总和的百分比,利用所得百分比与每层描述子做乘积;然后,累加所有层描述子;最后,使用平方根算法得到最终局部熵特征描述子。通过与其他描述子的对比实验结果可知,本文提出的局部图像描述方法在精确-召回率、平均均匀准确度和正确匹配数方面具有强鲁棒性。 | 周保余 赵宏伟 肖杨 臧雪柏 | 2017 | 吉林大学学报(工学版)2017，47，2： | 5 |
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