小波变换在医学图像融合中的应用

医学图像融合技术可以将多种成像模式提供的图像融合在一起,在一幅图像中提供综合的诊断信息.小波变换是医学图像融合的一种有效方法.     

基于推广的IHS变换和压缩传感的遥感图像融合

为了提高全色图像和多光谱图像的融合图像的质量,提出一种基于推广的intensity-hue-saturation (GIHS)变换和压缩传感的遥感图像融合方法.首先对低分辨率多光谱图像作GIHS变换得到低分辨率的亮度分量;然后在低分辨率的亮度分量、全色图像和理想的高分辨率亮度分量之间建立压缩传感模型;再利用压缩传感理论恢复出理想的高分辨率亮度分量,并用其代替GIHS变换方法中的全色图像,得到最终的融合图像.高分辨率亮度分量的应用,使得融合图像的光谱失真问题大为改善.以Geoeye-1和QuickBird卫星数据为例的实验结果表明,与传统方法相比,文中方法不仅能够提高多光谱图像的空间分辨率,而且对光谱信息的保持也具有更好的效果.     

采用双树小波变换的医学图像融合方法及实现

双树小波变换具有平移不变性及良好的方向性,将其引入到医学图像融合能够较好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息.提出基于双树小波变换的医学图像融合算法,该算法对图像进行多尺度和多方向的分解,在相应尺度上利用融合算法融合,最后进行重构得到融合结果.通过实验仿真及客观的图像融合评估准则,实验结果表明了双树小波分解能够得到比树状小波分解更好的融合效果,信噪比提高了很多,均方差明显减少,充分保留了图像中的细节信息,减少了融合的复杂度.     

小波变换在医学图像融合中的应用研究

对不同模态的医学图像进行融合处理,可为临床提供新的诊断信息.针对V. Petrovic提出的灰度图像融合方法,给出了一种改进的多尺度图像融合算法.首先对源图像按照V.Petrovic的方法对源图像的梯度细节图像进行融合/分解并得到源图像的多尺度金字塔表示,然后对金字塔中的两个低通分量加权平均后,再进行反变换,即得灰度融合图像.然后以此灰度融合图像作为两幅源图像的公共部分,利用Toet的伪彩色融合方法,得到最终的彩色融合图像.由于该算法兼容了灰度融合和彩色融合的优点,用不同彩色来显示灰度差,使得融合图像在色彩上更丰富,包含更多的细节.将其应用于CT和MRI图像融合,仿真结果得到了证明.     

医学图像融合的并行实现

基于小波变换的并行医学图像融合方法有良好的效果且能进行快速实时融合。在介绍双正交小波变换图像融合方法的基础上分析了该方法的时间复杂度,提出了基于小波变换的多模图像融合的并行算法,并在配置了并行机群环境下实现了单幅和序列医学图像的并行融合,针对不同大小结果图像和不同机群规模进行测试,对并行效率的分析证实了该并行融合方法具有较好的并行性能和可扩展性。     

Q-shift二元树复小波在图像融合中的应用

复小波滤波器的构造较为复杂,采用Q-shift方法构造的二元树能有效地逼近复小波的实部和虚部特征,且具有近似的平移不变性;将二元树复小波变换用于不同传感器图像的融合,对来自不同传感器图像进行Dual-Tree CWT分解,得到2个低频子图和6个高频子图,将低频部分进行加权平均,高频部分采用最大值选取法进行融合。对融合结果的性能采用熵、均方根误差、平均梯度和相关系数进行评估,并与其它融合算法进行比较,结果表明:本融合方法优于同等环境下的其它方法。     

遗传算法在医学图像自适应融合中的应用

为了解决现有融合方法间的优点不易综合,以及融合规则不易根据图像后续处理的要求自适应地调整的问题,提出一种基于遗传算法的医学图像融合方法。分别利用形态学金字塔和平移不变性小波变换方法产生初始图像,构造由图像评价组成的目标函数,再利用遗传算法来优化目标函数从而获取最终的结果图像。通过实验,从主观视觉和标准方差、平均梯度、熵、空间频率、均方交叉熵等定量指标两方面,证明了该方法的有效性。     

压缩传感图像边缘自适应增强方法研究

传感图像存储过程中受压缩处理的影响,造成边缘细节模糊,为此,提出基于加性小波的压缩传感图像边缘自适应增强方法.基于高斯平滑滤波算法对压缩传感图像进行去噪处理,对经过去噪处理的图像展开多尺度加性小波分形,采用形态学梯度对低频图像进行滤波处理,获取形态学梯度图.通过模极大值方法提取边缘,叠加多层边缘信息获取高频边缘图.将形态学梯度图和高频边缘图两者作加性小波逆变换,对逆变换结果进行二值化处理,获取压缩传感图像边缘图,实现边缘自适应增强.主观测试结果表明,所提方法可以准确增强压缩后传感图像的边缘;客观测试结果表明,所提方法信息熵均值为7.81、平均梯度为7.89、对比度为273.7,可以获取较多的图像边缘细节.     

一种多小波滤波器在医学图像融合中的应用

医学图像融合为临床诊断、手术设计与效果评估等提供不同模态影像互补信息。构造具有3阶消失矩的双正交多小波滤波器,其以高斯函数一次泰勒规范展开正交化后得到的完备二次单位正交基作为尺度函数。利用构造的多小波滤波器,分别对CT、MRI医学图像进行分解,使用基于多小波分解改进的局部能量加权规则融合图像。结果表明改进规则融合了源图像主要信息,优于常用的融合规则。应用构造的多小波滤波器可有效地融合医学图像,略优于DGHM多小波。     

二维小波的提升方案及其在图像融合中的应用

提出了一种新的二维小波提升方法,并把它应用于图像融合中。该方法利用图像局部结构的相关性和方向性,将两个配准后的图像经过提升小波分解,合并相关系数,再通过逆变换,得到融合后图像。并引入信息熵、相关系数和清晰度等性能指标对融合后的图像进行分析。实验结果表明,此提升方法在融合速度以及融合后的图像质量上优于传统小波变换和张量积小波提升方法。     

基于累加梯度和PCA变换的图像融合算法

为了从不同源图像获取互补信息,获得一幅比任何源图像更准确、全面、可靠的复合图像,提出了一种基于局部累加梯度和PCA变换的图像融合算法.该算法在对源图像进行双树复小波变换的基础上,运用局部累加梯度准则实现融合图像的局部细节系数选取,运用基于PCA变换的选择或平均准则实现融合图像的局部逼近系数选取,并对获得的融合细节系数和逼近系数进行双树复小波反变换得到相应的融合图像.通过计算机仿真,从视觉效果和定量分析可以看出该图像融合算法是有效的.     

Pixel level image fusion scheme based on accumulated gradient and PCA transform

A new image fusion scheme based on local accumulated gradient and PCA transform is presented. The image fusion process begins by taking the Dual tree complex wavelet transform of the source images. Then, the fused local detailed coefficients are chosen according to local accumulated gradient rule, and the fused approximate coefficients are acquired by selection or averaging rule based on PCA. Finally, the fused image can be obtained by taking the inverse dual tree complex wavelet transform of the fused composite coefficients. The experimental results show that the proposed method is an efficient approach to image fusion.     

改进的小波变换在多源遥感图像融合中的应用

在分析方向可调的小波变换与不可分离小波变换的基础上,以全色SPOT和多光谱TM遥感影像为数据源,结合可调小波变换与不可分离小波变换的优点,借助Matlab与ERDAS IMAGINE等工具,实现了改进的方向可调的不可分离框架小波变换的遥感影像融合处理.该方法与传统的融合方法相比,具有不可分离小波变换和方向可调性等优点,对图像的多分辨率信息的刻画比较精细,既能保持多光谱图像的光谱信息,又能保持全色图像的空间分辨率特性,从而提高了对影像的解译能力.     

一种基于特征量积的遥感图像融合方法

提出了一种基于特征量积的遥感图像融合方法。以目前卫星遥感领域最常见的传感器图像、多光谱图像和全色图像为例,首先对多光谱图像作IHS变换,并对全色图像和多光谱图像的亮度分量I进行小波分解,得到不同分辨率下的小波系数特征,然后根据特征量积判决准则对多光谱图像的I分量与全色图像进行特征融合,并对高频域融合规则进行一致性检测,进而用融合结果替代多光谱图像的亮度分量I,最后,作IHS反变换得到融合图像。实验结果表明,融合图像既显著地融入了高空间分辨率图像的细节信息,又有效地保留了多光谱图像的光谱信息,同时信息丰富程度增加,从而使融合图像在保持光谱信息和提高空间分辨率两个方面的综合性能达到很好的平衡。     

医学图像融合中最佳小波分解层数的选择

根据小波低频子带图像的轮廓模糊度和高频子带图像的细节信息量随小波分解层教增多而增多的规律,从图像熵出发,提出了一种基于低频子带图像熵差的最佳小波分解层数选择法,该方法通过计算不同分解层数下各低频子带的图像熵差,选择最接近原始图像熵差的分解层数作为最佳分解层数.用多种基于小波变换的图像融合法分别对两组医学图像进行仿真实验,结果表明根据该分解层数选择法得到的融合图像目视效果最好,与相关系数、峰值信噪比、模糊Chebyshev距离值等客观评价指标保持了很好的一致性.     

A novel approach for multimodal medical image fusion

Fusion of multimodal medical images increases robustness and enhances accuracy in biomedical research and clinical diagnosis. It attracts much attention over the past decade. In this paper, an efficient multimodal medical image fusion approach based on compressive sensing is presented to fuse computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) images. The significant sparse coefficients of CT and MRI images are acquired via multi-scale discrete wavelet transform. A proposed weighted fusion rule is utilized to fuse the high frequency coefficients of the source medical images; while the pulse coupled neural networks (PCNN) fusion rule is exploited to fuse the low frequency coefficients. Random Gaussian matrix is used to encode and measure. The fused image is reconstructed via Compressive Sampling Matched Pursuit algorithm (CoSaMP). To show the efficiency of the proposed approach, several comparative experiments are conducted. The results reveal that the proposed approach achieves better fused image quality than the existing state-of-the-art methods. Furthermore, the novel fusion approach has the superiority of high stability, good flexibility and low time consumption.     

Curvelet变换的多波段遥感图像融合研究

提出一种基于Curvelet变换的多波段遥感图像融合算法。Curvelet变换具有比小波变换更好的边缘表达,因而更适合图像的融合处理。采用具有多尺度、多方向特点的Curvelet变换对多波段遥感图像像进行分解。对于低频系数采用平均融合算法,根据高频子图边缘分布差异,对于方向高频系数采用区域边缘检测和区域谱熵算法实现多波段遥感图像的融合处理。实验结果表明,提出的算法与传统算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以有效地取得较好的融合视觉效果。     

提升小波变换及其在图像处理中的应用

提升算法是一种新的双正交小波构造方法,此方法大大降低了计算的复杂程度,因此该算法可以有效地减少程序运行时间.详细说明了提升算法的原理及实现步骤,并结合该算法介绍了它在图像处理中的一些应用.实验表明基于提升算法设计的图像处理系统有很好的性能.     

基于影像特征融合的遥感图像重构模式研究

基于影像特征级数据融合的遥感图像重构是在突出目标地物的空间结构和纹理特征情况下的信息融合。在数字图像小波多分辨率分析理论基础上,采用小波变换方法对高分辨遥感图像的目标地物边缘进行信息增强,然后与多光谱遥感图像进行特征信息融合。在融合过程中,首先对多光谱图像中的R、G、B三个波段的图像进行小波分解,得到相应的低频图像,然后对特征增强后的高分辨率图像进行小波分解,再将分解后的高频图像分别与低频图像进行融合,最后经RGB合成为彩色图像。该方法既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原图像的光谱信息。通过融合实验验证了上述结论。     

基于DCT的遥感图像融合算法

提出一种结合离散余弦变换(DCT)与GIHS变换的遥感影像融合方法.该方法根据DCT的性质直接在DCT域进行遥感图像融合,适合于实时系统.对现有算法的融合实验结果进行比较,通过主观和客观评价,该方法能在提高空间分辨率与保持光谱特性之间得到更好的折中.