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圖像在融合過程中容易引入偽吉布斯現象，在圖像的邊緣細節處容易產生¨偽影”和振鈴現象。針對以上問題，提出了種基于形態學圖像增強和脈沖耦合神經網絡（ Pulse Coupled Neural Network，PCNN的腦部CT與MRI圖像融合方法。首先基于形態學對源圖像進行開運算和閉運算増強處理，再將増強處理過的圖像作為PCNN接收堿的輸入激勵，輸入PCNN融合模型內，對模型輸岀的權重圖進行判定，形成一幅清晰并且易于處理的圖像。實驗結釆表明，所提方法在保持邊緣淸晰化、保留有效信息、平衡冗余現象方面都優于其他方法，經過形態學圖像増強和PC`NN融合后的圖像相較于未經增強處理的PCNN方法所得圖像的平均梯度提高了24.59%左右，空間頻率提高了42.56%左右;相較于基于拉普拉斯的圖像融合方法，圖像的標準差提高了16.67%左右。
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