基于提升小波变换的医学图像融合方法

多模医学图像融合在医学图像分析和诊断上具有重要的应用价值。在对CT与MRI图像进行提升小波变换的基础上,结合低频子带系数存在区域相关性及高频子带系数的特点,提出了对于低频子带系数采用基于区域方差的融合规则,对于高频子带系数采用基于区域空间频率的融合规则,最后进行提升小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,与传统方法相比,该方法可以有效提高医学图像融合的信息量,较好地保留了源图像的边缘及细节信息,具有良好的融合效果及量化指标。     

Contourlet变换系数加权的医学图像融合

目的 由于获取医学图像的原理和设备不同,不同模式所成图像的质量、空间与时间特性都有较大差别,并且不同模式成像提供了不互相覆盖的互补信息,临床上通常需要对几幅图像进行综合分析来获取信息。方法 为了提高对多源图像融合信息的理解能力,结合Contourlet变换在多尺度和多方向分析方法的优势,将Contourlet变换应用于医学图像融合中。首先将源图像经过Contourlet变换分解获得不同尺度多个方向下的分解系数。其次通过对Contourlet变换后的系数进行分析来确定融合规则。融合规则主要体现在Contourlet变换后图像中的低频子带系数与高频子带系数的优化处理中。针对低频子带主要反映图像细节的特点,对低频子带系数采用区域方差加权融合规则;针对高频子带系数包含图像中有用边缘细节信息的特点,对高频子带系数采用基于主图像的条件加权融合规则。最后经过Contourlet变换重构获得最终融合图像。结果 分别进行了基于Contourlet变换的不同融合规则实验对比分析和不同融合方法实验对比分析。通过主观视觉效果及客观评价指标进行评价,并与传统融合算法进行比较,该算法能够克服融合图像在边缘及轮廓部分变得相对模糊的问题,并能有效地融合多源医学图像信息。结论 提出了一种基于Contourlet变换的区域方差加权和条件加权融合算法。通过对CT与MRI脑部医学图像的仿真实验表明,该算法可以增加多模态医学图像互补信息,并能较好地提高医学图像融合的清晰度。     

基于提升机制小波变换的SAR与多光谱图像融合算法

在对提升机制小波变换的原理和特点研究的基础上，结合SAR图像与多光谱图像不同成像特性，提出了一种基于提升小波变换区域融合的SAR与多光谱图像融合方法。对于小波变换后的高频子图像，选择区域标准差大的作为融合后的子图像；对于低频子图像，定义区域均值的平均相对偏差作为阈值，融合子图像区域均值偏差大干阈值时，采用逻辑滤波方法融合，反之采用基于像素值加权、平均的融合规则。实验证明，该算法能够有效融合SAR与多光谱图像之间的互补信息，与其它用于图像融合的小波变换方法相比，运筹速度较快，易于DSP实现。     

小波系数差值方向传播的图像融合新方法

对图像经提升小波变换后低频小波系数的区域相关性以及高频小波系数的方向特性进行了分析和统计,提出了一种基于小波系数差值方向传播的图像融合新方法。首先,对于高频子带的每一个系数,依据其所在子带内系数分布的方向特征,将待融合系数的差值按照一定的方向模板进行加权,通过比较对应位置加权后的数值,进而确定高频融合系数;对低频子带的每个系数,依据其系数的相关性,通过比较其八邻域方差,进而确定低频融合系数,最后,对融合系数进行提升小波逆变换,获得融合后的图像。采用信息熵和清晰度对融合后的图像进行评价,实验结果表明,算法所获得的融合结果明显优于传统的图像融合算法,具有一定的实用性。     

一种基于小波系数区域特征的图像融合算法

分析并统计了图像经小波变换后低频子带系数的区域特性和各高频子带系数的方向区域特性,并据此提出了一种新的基于小波系数区域特征的图像融合方法.对于低频子带的每个系数,根据其区域相关性,采用区域方差的融合规则,确定低频融合系数;对于各高频子带的每个系数,根据其所在子带的方向特征,采用方向区域能量的融合规则,进而确定高频融合系数.对多聚焦图像和医学图像进行了融合仿真实验,并用信息熵和平均梯度对融合结果进行了客观的评价.实验结果表明,基于小波系数方向特征的图像融合算法要优于传统的融合算法,具有一定的实用性.     

一种基于提升小波变换的图像融合改进算法

提出一种基于提升小波变换的图像融合算法.对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像.仿真实验结果表明该算法能有效地减少融合图像的失真,是一种有效的图像融合算法.     

基于小波变换区域方差的遥感图像融合新算法

提出一种基于小波变换的遥感图像融合新算法。利用离散小波变换把图像分解成不同尺度的低频和高频部分,采用小波区域窗口和子区域窗口统计把小波系数分类成边缘和非边缘系数。在融合处理中,低频图像的小波系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应输入图像小波系数的最大多窗口区域方差来确定融合后高频小波系数。实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,这种算法有效且优于其他的图像融合方法。     

基于小波变换区域方差的遥感图像融合新算法

提出一种基于小波变换的遥感图像融合新算法。利用离散小波变换把图像分解成不同尺度的低频和高频部分，采用小波区域窗口和子区域窗口统计把小波系数分类成边缘和非边缘系数。在融合处理中，低频图像的小波系数平均值作为融合后的低频系数，高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应输入图像小波系数的最大多窗口区域方差来确定融合后高频小波系数。实验结果表明，这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果，这种算法有效且优于其他的图像融合方法。     

基于小波变换的多聚焦图像融合新算法

针对多聚焦图像,提出了一种新的基于小波变换的图像融合算法.首先将图像进行小波分解,得到低频图像和高频图像,对于低频图像采用基于邻域能量的方法进行融合,高频图像采用基于邻域方差取大的方法进行融合.最后进行小波逆变换,得到最终的融合图像.通过仿真实验验证了算法的有效性,实验结果表明,该算法明显优于传统算法.     

基于提升小波变换的医学图像融合

目的 将不同模态的医学图像(如CT/MRI图像)进行科学融合,可以有效地丰富图像的信息,提高信息的利用效能,这对于医学临床诊断具有重要的理论研究意义和应用价值。方法 基于提升小波变换的特性,对多模态医学图像的融合算法进行研究。首先,对已配准的源图像进行多尺度分解,得到低频子带和多层高频子带;进而,根据低频子带的特点和各层高频子带的噪声含量不同,提出了低频子带系数采用基于区域平均能量的加权融合规则;对噪声含量较低的低层高频子带采用基于计盒分维法获取分维数,而对噪声含量较高的高层高频子带提出了基于区域梯度能量加权融合规则。结果 分别对灰度图像和彩色图像进行了大量融合实验,并分别在主观视觉特性及客观评价指标下对不同融合算法产生的融合图像的质量进行了分析对比,表明本文算法具有较好的边缘保持度。结论 实验结果表明,较现有算法产生的融合图像,应用本文融合算法得到的图像具有更丰富的信息,更能使图像灰度级分散,具有更良好的视觉特性和评价指标。