基于三判别器生成对抗网络的PET和MRI图像融合

针对正电子发射断层(positron emission tomography, PET)图像和磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)的融合,提出了一种基于三判别器生成对抗网络的PET和MRI图像融合算法。首先将PET图像进行RGB到YCbCr彩色空间的转换;然后将所得PET图像的Y分量与MRI图像进行差分操作,得到“差分”图像;再将PET图像的Y分量、MRI图像和得到的差分图像进行“联结”,分别输入到三支路生成器网络中,得到融合图像的Y分量;接着将所得到融合图像的Y分量分别与源PET图像的Y分量、MRI图像和差分图像输入到三个判别器中,与生成器进行对抗训练;最后对得到的融合图像Y分量,连同PET图像的Cb和Cr分量进行YCbCr到RGB的反变换,从而得到最终的融合图像。在一组公开数据集上的实验结果表明,相较于其他几种对比算法,所提算法在主观判读与客观评价指标上均具有一定的优势。