共查询到19条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
多模态医学图像融合技术概述 总被引:6,自引:0,他引:6
介绍多模态医学图像融合的意义和多模态医学图像融合的方式,重点介绍多模态医学图像融合的实现及主要的医学图像配准方法,并讨论了目前的多模态医学图像融合方法中存在的主要问题,直观地从整体上阐述多模态医学图像融合技术。 相似文献
2.
《电子技术与软件工程》2017,(2)
多模态医学图像融合是一种集医学图像处理和医学影像诊断于一体的新技术,其迅猛发展对医学影像技术的进步和临床诊疗产生了深远的影响。本文使用几种多模态医学图像融合的典型方法,在Matlab环境下进行了仿真实验,为相关领域的专业人员和非专业关注者提供了参考。 相似文献
3.
4.
5.
双树复小波具有平移不变性、方向选择性、有限冗余等特点,用于图像融合,优于传统的小波变换方法。本文提出一种基于双树复小波变换的自适应图像融合方法,源图像复小波分解后低频采用PCA,高频采用区域能量算法。通过对可见光和红外图像的融合实验,结果证明了双树复小波的优势和所用融合算法的有效性。 相似文献
6.
基于小波变换的医学图像多因子融合技术及实现 总被引:1,自引:0,他引:1
概述了医学图像融合的意义。分析了以小波变换作为研究工具的理论优势。阐述了基于小波变换的图像融合原理.描述了具体的融合算子和性能评价参量。抽取了几幅医学图像进行融合试验并对结果加以分析。 相似文献
7.
8.
介绍了对医学图像进行多分辨率、多方向分解的Contourlet变换。针对医学图像的特点,提出一种改进的中心区域能量加权平均融合规则。进行了不同Contourlet分解层次以及基于Con tourlet变换的不同融合规则的医学图像融合的仿真实验。结果表明,图像的质量有明显提高。 相似文献
9.
基于小波变换的图像融合技术研究 总被引:7,自引:1,他引:7
提出了一种基于小波变换的图像融合算法.首先,将配准后的多源图像进行小波分解,从而得到各个源图像的低频系数和高频系数.其次,对分解后的小波系数矩阵采用区域特征进行融合处理,最后,通过小波逆变换得到融合图像.通过大量的实验以及与其他融合算法的比较分析,表明该方法的有效性和优越性. 相似文献
10.
基于Contourlet变换的偏振图像融合 总被引:1,自引:1,他引:0
提出一种基于Contourlet变换的偏振图像融合算法。Contourlet变换是一种具有几何信息的灵活多尺度、多方向和平移不变性的图像分解变换,与小波变换相比,对图像分析很重要的沿曲面任意方向反映的细节更容易调整。采用Contourlet变换对三个555波段不同方向的偏振图像进行分解,对于高频和低频系数分别采用不同的窗函数计算区域能量,最后加权实现偏振图像的融合处理。实验结果表明,该算法与小波分解法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以体现偏振图像的特点,取得较好的融合视觉效果。 相似文献
11.
基于小波变换的加权图像融合方法 总被引:4,自引:2,他引:2
提出了一种基于小波变换的多光谱图像与高空间分辨率图像融合方法。该方法通过局部方差准则利用加权平均将高空间分辨率图像和多光谱图像经小波分解的低频分量进行融合,然后将融合的低频分量和高空间分辨率图像的细节分量结合进行小波反演变换得到融合图像。通过和WT方法的融合结果进行对比评价,表明了该方法在提高多光谱图像的空间细节表现能力和保持光谱信息上都有很好的效果。 相似文献
12.
13.
14.
15.
针对中波红外偏振图像的特征,给出了一种基于小波变换的融合新方法。根据中波红外偏振图像高低频图像特点选择不同的融合规则,针对低频图像采用偏振融合的方法来抑制背景信息,针对高频图像采用超分辨率重建算法来提升细节信息。实验结果显示,证融合后的红外图像比原始图像更加清晰,相较于仅偏振处理图像获得了更高的分辨率,相较于传统小波融合算法增加了偏振方面细节。 相似文献
16.
17.
针对传统的PCA变换遥感图像融合技术会丢失部分多光谱遥感图像的光谱信息变量,从而造成光谱图像信息域的失真问题提出了基于PCA变换与小波变换的遥感图像融合方法。该方法首先提出多光谱遥感图像信息域的各波段相关矩阵的特征值变量和特征向量域,对多光谱图像进行主分量的变换,继而求得各主分量变量;然后将非灰度图像与多光谱图像信息域的首个主分量做直方图信息变量的匹配,利用小波变换融合方法来实现多光谱图像信息变量的首个主分量与非灰度图像的融合,其多光谱图像的首个主分量被融合结果来替代; 最后对多光谱图像信息变量的3个主分量变量作逆主分量变换得到所需的最终融合图像信息域。仿真实验表明,该方法使最终融合的图像在多光谱信息的保持与空间细节信息的增强两个方面的综合性能均得到提高。 相似文献
18.
B. K. Shreyamsha Kumar 《Signal, Image and Video Processing》2013,7(6):1125-1143
The energy compaction and multiresolution properties of wavelets have made the image fusion successful in combining important features such as edges and textures from source images without introducing any artifacts for context enhancement and situational awareness. The wavelet transform is visualized as a convolution of wavelet filter coefficients with the image under consideration and is computationally intensive. The advent of lifting-based wavelets has reduced the computations but at the cost of visual quality and performance of the fused image. To retain the visual quality and performance of the fused image with reduced computations, a discrete cosine harmonic wavelet (DCHWT)-based image fusion is proposed. The performance of DCHWT is compared with both convolution and lifting-based image fusion approaches. It is found that the performance of DCHWT is similar to convolution-based wavelets and superior/similar to lifting-based wavelets. Also, the computational complexity (in terms of additions and multiplications) of the proposed method scores over convolution-based wavelets and is competitive to lifting-based wavelets. 相似文献