[發明專利]細胞工廠生物反應器圖像融合方法

有效

• 申請號: 201911127807.0
• 申請日: 2019-11-18
• 公開（公告）號: CN110874581B
• 公開（公告）日: 2023-08-01
• 發明（設計）人: 宮平;闞寶慧;馬辰昊;葛輝瓊;郭紅壯;張寧;朱海煥;吳昊;李旭;吉翔宇;譚國楨;梁宸;倪維臻
• 申請（專利權）人: 長春理工大學
• 主分類號: G06F18/10
• 分類號: G06F18/10;G06F18/213;G06T5/50;G06N3/06
• 代理公司: 西安銘澤知識產權代理事務所(普通合伙) 61223
• 代理人: 耿路

1.細胞工廠生物反應器圖像融合方法，其特征在于，包括以下步驟：

對待融合圖像分別進行分解，得到相應的高頻分量和低頻分量；

根據高頻分量建立PCNN模型，確定PCNN模型中每個神經元的首次激發時間，根據該首次激發時間確定各個高頻分量的融合系數；

確定高頻分量的融合系數具體包括：

將各個高頻分量輸入PCNN模型，迭代運行至PCNN模型中的每個神經元都至少被激發一次，記錄每個神經元的首次激發時間；

比較兩個神經元的首次激發時間，取首次激發時間較大的神經元的融合系數作為對應高頻分量的融合系數；

根據各個低頻分量確定融合后圖像中的低頻分量；

利用高頻分量融合系數和低頻分量進行重構，獲得融合后的圖像。

2.如權利要求1所述的細胞工廠生物反應器圖像融合方法，其特征在于，在進行分解和重構時，均采用提升小波算法。

3.如權利要求1所述的細胞工廠生物反應器圖像融合方法，其特征在于，在對待融合圖像進行分解前，首先采用小波濾波器對待融合圖像進行濾波。

4.如權利要求1所述的細胞工廠生物反應器圖像融合方法，其特征在于，建立PCNN模型具體包括：

計算各個高頻分量的區域方差，將區域方差作為神經元的連接強度值，根據該連接強度值建立PCNN模型。

5.如權利要求1所述的細胞工廠生物反應器圖像融合方法，其特征在于，確定融合后圖像中的低頻分量具體包括：

計算低頻分量的局部能量；

比較相鄰低頻分量的局部能量，取局部能量較大的低頻分量作為融合后圖像的低頻分量。