基于稀疏表示和NSCT-PCNN的医学图像融合开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

医学图像融合技术旨在将不同来源、不同模态或同一场景不同时间的医学图像信息进行整合，以获取更全面、更清晰、更准确的诊断信息，从而辅助医生进行疾病诊断、治疗方案制定和手术导航等。

本课题研究的目的是提出一种基于稀疏表示和nsct-pcnn的医学图像融合算法，以提高融合图像的质量和临床应用价值。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

医学图像融合作为图像处理领域的一个重要分支，近年来得到了国内外学者的广泛关注和深入研究，并取得了一系列的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在医学图像融合领域的研究起步较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题旨在研究一种基于稀疏表示和nsct-pcnn的医学图像融合算法，主要内容包括以下几个方面：
1.研究稀疏表示理论和nsct-pcnn模型，分析其在医学图像融合中的应用潜力。

2.提出一种基于稀疏表示的低频子带融合规则，利用稀疏表示系数的特征来指导低频子带的融合。

3.提出一种基于改进pcnn的高频子带融合规则，利用改进后的pcnn模型提取图像的细节信息，并将其用于指导高频子带的融合。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。

1.首先，对稀疏表示理论、nsct变换和pcnn模型进行深入研究，分析其特点和适用范围，为算法设计奠定理论基础。

2.其次，设计基于稀疏表示的低频子带融合规则和基于改进pcnn的高频子带融合规则，并构建完整的医学图像融合框架。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于稀疏表示和nsct-pcnn的医学图像融合算法，将稀疏表示的特征提取能力和nsct-pcnn的细节保留能力相结合，以提高融合图像的质量。

2.设计基于稀疏表示的低频子带融合规则，利用稀疏表示系数的特征来指导低频子带的融合，以保留更多的图像结构信息。

3.提出基于改进pcnn的高频子带融合规则，利用改进后的pcnn模型提取图像的细节信息，并将其用于指导高频子带的融合，以增强融合图像的细节表现力。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 彭宇, 郭雷. 基于改进nsct和稀疏表示的红外与可见光图像融合[j]. 光学学报, 2021, 41(21): 2168003.

[2] 王鹏, 陈超, 夏良正. 基于nsct和改进pcnn的多聚焦图像融合[j]. 中国图象图形学报, 2020, 25(09): 1898-1909.

[3] 张强, 王向阳, 孙韶媛. 基于稀疏表示和nsct域改进pcnn的医学图像融合[j]. 液晶与显示, 2022, 37(11): 1253-1263.