特征级图像融合及在医学图像中的应用研究

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医学图像特征级融合在医学领域中有重要的地位,首先给出了医学图像特征级融合流程图;然后对医学图像特征级融合技术进行探讨;其次,将特征变换方法归纳为基于核函数、非线性流行学习、不确定性和仿生学等四类,并分别进行了总结;再次,将特征选择方法归纳为基于启发式搜索、完全式搜索和随机搜索等三类,并对其中典型的粗糙集、遗传算法进行了讨论;最后对医学图像特征级融合技术进行总结和展望。
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