基于云计算及图像内容分析的医学图像融合方法

提出了一种使用云计算实现基于图像内容分析的医学图像融合方法.为了设计云计算推理规则,对两幅输入图像--CT和MRI图像进行灰度直方图分析.并基于CT与MRI图像的灰度直方图与融合目的设计推理规则.将CT与MRI图像作为推理系统的两个输入,进而得到融合图像.实验结果表明,使用云推理方法得到的融合图像较之模糊推理得到的融合...     

基于直觉模糊推理的医学图像融合方法研究

针对传统的模糊推理融合方法生成融合图像质量不高的问题,提出了一种基于直觉模糊推理的医学图像融合新方法。根据直觉模糊集的定义,利用直觉模糊理论在处理不确定问题中的优势,制定直觉模糊推理规则,进行图像融合。给出了算法的具体步骤,仿真结果表明,文中提出的算法明显优于传统的模糊推理融合算法。     

基于Gabor滤波器医学图像的纹理分割

基于Gabor滤波器纹理分割的研究。Gabor滤波器的改进,对Gabor滤波器在方向上做了改进,把Gabor滤波器在4个方向上提取纹理特征,拓展成在6个方向上提取纹理特征,基本满足了多通道多分辨率的要求。     

基于小波变换的多模态医学图像的融合方法

针对单一模态的图像不能提供足够的信息,可以将互补的图像进行融合。提出一种基于小波变换的医学图像融合方法。首先对待融合的医学图像进行小波变换,分别得到低频和高频分量。对于低频分量,采用基于局部区域能量的方法进行融合;对于高频分量,采用基于局部区域系数之差的加权和方法进行融合;最后通过小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,相比同类研究方法,该算法在保证图像质量的同时可增强图像的空间细节表现能力。     

引入图像特征的直觉模糊推理医学图像融合方法

针对现有的直觉模糊推理在医学图像中的应用展开研究,在直觉模糊推理有局限的情况下,引入图像的特征参数作为融合判断条件,提出新的图像融合算法。该算法以直觉模糊推理作为基础,加入新的判定参数再进行融合,采用新的算法进行实验仿真,结果显示新方法具有一定的改进和优势。     

一种基于多小波变换的医学图像融合方法

本文讨论了医学图像CT与NMR的融合问题。由于骨骼组织仅能在CT中清晰显示,而软组织仅能在NMR中清晰显示,所以CT与NMR图像各自都不能同时清晰显示骨骼组织和软组织。在分析了CT与NMR图像成像机理的基础上,提出了一种基于多小波变换的融合方法。它可将CT与NMR图像进行有效的综合。所获得的融合图像,可同时清晰地显示骨组织和软组织信息。     

基于多级引导滤波器的图像区域融合算法

为了提高多光谱图像与全色图像的融合质量,研究了多种滤波器和融合算法,提出了基于多级引导滤波器的区域融合方法。采用该方法对多光谱图像进行插值,利用改进的分水岭算法对全色图像进行区域划分,并将划分结果映射至每个多光谱图像,然后将多光谱图像与全色图像利用多级引导滤波器分别进行滤波,得到各自的细节信息,最后根据每个区域中全色图像和多光谱图像的关系指标局部相关系数与4阶相关系数的大小,对细节信息进行区域融合,得到融合后的多光谱图像。结果表明,该算法充分保留了多光谱图像的光谱信息,并尽可能多地注入了全色图像的细节信息,成功地提高了多光谱图像的融合效果。     

基于多尺度柔性形态学滤波器的图像融合

提出了一种基于柔性数学形态学的图像融合新方法。首先,对源图像进行柔性形态学多尺度开闭滤波,得到源图像的低频平滑图像。其次,应用了柔性的多尺度top-hat变换和bottom-hat变换,提取小于相应尺度的图像细节特征。最后,对于以上两步骤得到的低频平滑图像和多尺度高频细节图像分别进行图像融合,应用形态学重建过程生成融合图像。多聚焦图像融合和红外可见光图像融合实验表明,这种融合方法优于相应基于多尺度标准形态学滤波器(MSMF)的图像融合方法,特别适用于受噪声污染的图像融合处理。     

基于滤波器组的遥感图像融合方法及其性能分析研究

提出了一种基于滤波器组的图像融合方法,用以融合高空间分辨率全色图像和低空间分辨率的多光谱图像．在高空间分辨率全色图像经过多通道滤波器组分解的基础上,用多光谱图像直接替换全色图像低频子图像的方式进行融合处理;最后对替代后的子图像进行滤波器组重构得到融合后的图像．实验结果表明,通过调整滤波器组的通道个数,该方法能够使融合图像中空间信息和多光谱信息获得更好地折衷．     

基于多小波基的医学图像融合

针对CT图像和MRI图像所显示组织信息的不同,提出一种新的基于多个小波基的图像融合方法.首先利用多个不同的小波基对医学图像CT和MRI进行小波分解,高频采用方向对比度融合规则,低频采用加权平均的融合规则得到相应小波基的融合子图像,最后将各子融合图像采用像素平均的融合方法,得到最终的融合图像.实验结果表明,无论是在视觉效果上还是在定量指标上,该方法融合效果均明显优于单一小波基的图像融合方法.     

基于Contourlet变换的医学图像融合研究

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。     

基于NSCT与DWT的PCNN医学图像融合

针对医学图像融合过程中出现的细节损失严重、视觉效果不佳问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与离散小波变换(DWT)的脉冲耦合神经网络(PCNN)医学图像融合算法.首先,利用NSCT处理医学源图像,得到相应的低频和高频子带,并利用DWT对得到的低频子带进行处理.然后,利用PCNN对低频子带进行融合,将平均梯度和改进型拉普拉斯能量和作为PCNN的输入项,将信息熵与匹配度结合实现对高频子的融合.最后,利用多尺度逆变换将低频子带和高频子带图像进行融合.实验结果表明,所提方法能够有效提升融合图像的对比度并保留源图像的细节信息,在主观和客观评价上均有优良的性能表现.     

基于Matlab的多模态医学图像融合仿真

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。     

基于互信息方法的医学图像检索

提出了一种适用于医学图像检索的新方法,即最大互信息方法,使用该方法对超声图像库进行了检索实验,验证了基于最大互信息方法具有良好的检索性能;该方法既能满足位置不变性,旋转不变性和比例不变性,又能避免进行图像分割,从而避免了因图像分割引起的复杂计算,该方法还具有检索速度不受数据库中图像数目影响等优点,也适用于对一般图像进行相似性检索。     

基于NSST和改进PCNN的医学图像融合

为了解决单一模态医学图像的局限性,提出了一种 基于非下采样剪切波变换(NSST)和改进型脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的多模态医学图 像融合方法。首先,利用NSST对源图像进行多尺度、多方向分解,得到 低频子带系数和高频子带系数;其 次,低频子带系数由区域能量和方差求取区域特征,采用基于区域特征加权的方式进行融合 ;高频内层子 带系数先通过PCNN求出区域点火特性,再与平均梯度加权的方式进行选择,高频外层子 带系数采用区 域绝对值取大的融合规则;最后,通过逆NSST重构图像。实验结果表明:与常用融合 规则对比,在 主观效果上,本文的融合图像可以保留源图像的边缘信息,得到更好的视觉效果;在客观指 标上,本文方法 融合得到的图像在互信息(MI)、边缘评价因子(QAB/F)和 结构相似度(SSIM)等客观评价指标上取得更好的效果。     

基于多尺度几何分析的医学图像融合

针对医学图像,提出了一种基于多尺度几何分析的医学图像融合算法。首先,利用Contoutlet变换对待融合两幅图像进行分解,将得到的低频分量分别利用Shearlet变换分解,并采用区域能量加权平均的规则,进行一次融合得到融合低频分量;对得到的高频分量分别用小波变换进行分解,再用低频、高频取大的规则进行一次融合得到融合高频分量,最后对得到的融合高低频分量进行Contourlet逆变换得到融合结果。实验结果表明,该算法在信息熵和平均梯度等参数上有明显提升,且能更好地表征图像中不同的奇异性。     

基于图像序列融合的Stokes图像计算方法

根据成像偏振探测中Stokes图像获取的原理和方法,分析了传统求取Stokes图像方法在保留图像细节信息和处理输入图像微小平移等方面的不足,进而提出了基于平移不变小波分解的Stokes图像求取方法,并用提升框架来执行平移不变分解以满足计算的快速性要求。针对不同的Stokes图像求取方法,给出了基于互信息和条件熵的性能评价指标。通过仿真结果图和相应的评价指标表明,本方法提高了Stokes参数图像的质量,改善了Stokes图像计算方法对输入图像平移的敏感性。     

基于PCNN图像分割的医学图像融合算法北大核心CSCD

为充分提取源图像间的互补信息,改进传统的图像融合算法在亮度维持、能量保留、边缘信息保持等方面的不足,本文提出了基于脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)图像分割的医学图像融合算法。该算法综合了非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)与PCNN。首先,选取标准差较大的源图像作为被分割图像,标准差较小的源图像作为参照图像,将源图像进行NSST分解,获取源图像低频子带系数和高频子带系数;在低频融合中,利用参数自适应的PCNN对被分割图像的低频子带进行分割,根据分割结果获取融合低频子带系数;在高频融合中,采用以区域能量和与拉普拉斯能量和两者的乘积作为判断函数,获取融合高频子带系数;利用NSST逆变换获取融合图像。最后,应用本文提出的算法,对脑萎缩、急性中风和高血压性脑病等3组电脑断层扫描/磁共振成像(computerized tomography/magnetic resonance imaging, CT/MRI)图像进行了融合仿真,并将仿真结果与2018年后国际刊上提出的5种算法的融合图像进行比较。结果表明,应用本文提出的融合算法得到的图像,有效地增强了不同模态间的信息互补,保持了融合图像与源图像具有相同明亮程度,又保留了源图像低亮度部分的边缘信息,更加符合人眼视觉特性,具有更高的客观评价指标。     

基于显著导向的可见光与红外图像融合算法

为了克服当前较多可见光与红外图像融合方法主要利用图像能量特征来融合图层内容,忽略了图像的显著信息,导致融合图像中存在对比度较低等不足,本文以图像的显著信息为导向来融合可见光与红外图像.首先,借助L0和L1范数来设计平滑变换,对可见光与红外图像进行分解,获取边缘等特征保持较好的基础层和细节层.然后,利用频率调谐(FT)方...