基于SIDWT的多模态脑部医学影像融合算法北大核心

研究了人脑CT/MRI医学图像融合算法。传统的基于小波变换的融合方法由于不具备平移不变性,在融合图像的奇异处易产生失真。提出了一种基于平移不变离散小波变换(SIDWT)的新融合方案。利用SIDWT将待融合的医学图像分解成低频子带和高频子带。对于高频子带,提出平滑度来划分子带区域,针对不同区域采用不同的融合规则,更好地保持了源图像的边缘细节信息。对于低频子带,采用基于局部区域对比度的融合规则。实验结果表明,该算法融合性能优越,比传统的融合算法获得更好的融合效果。