医学图像的小波变换融合算法研究

针对不同分辨率的PET和MRI图像,探讨医学图像中功能成像和解剖成像的融合问题.提出一种基于小波变换的多尺度分解对人脑PET和MRI图像的融合算法,选取测量活跃性等级-系数分组-系数合并的融合规则,对多尺度小波变换的图像融合方法和普通像素加权平均融合方法进行仿真,并运用熵和交叉熵两种方法评价仿真结果.结果表明,该方法能有效融合功能信息和解剖信息,避免虚假信息引入.得到最佳分辨率的融合图像,提高医学图像的可信度,对临床诊断和治疗有一定参考价值.     

基于小波包变换的医学图像融合方法

为满足医学图像临床辅助诊断和治疗的需要,将小波包变换和自适应算子相结合,提出一种新的医学图像融合算法.算法首先对已配准的医学图像进行小波包分解,并采用自适应算子对小波系数及分解子图像进行处理,通过小波包重建,获得高质量的医学融合图像.该方法克服了小波变换不能兼顾图像高频成分的缺陷,并且可以根据不同的医学图像自动调整融合规则的权重系数,有效避免了设置固定权重系数造成的融合误差.实例融合仿真验证了算法的有效性和先进性.     

基于小波变换医学图像融合算法的对比分析

小波变换融合方法具有重要的应用价值,而融合规则的选取直接影响着融合效果。为了获得医学临床上实用的小波融合算法,选择标准CT/MRI图像,通过调整和组合各种小波变换低频及高频融合规则进行仿真实验,深入对比分析各种融合规则对医学图像融合性能的影响。在此基础上,提出低频能量取大与高频系数绝对值取大相结合的融合改进算法,比目前基于传统小波融合规则的融合质量及各项客观评价指标都有明显提高,在各种算法比较中最优。采用多聚焦图像和临床实际的CT/MRI图像进行对比验证,表明了方法的有效性。理论分析和实验结果证明:选取合适的融合规则对融合结果影响很大,本研究提出的算法简单有效。     

基于小波变换的医学图像融合方法综述

目的：图像融合是图像处理领域中的一个热门研究方向,其目的为了将来自不同传感器的多模态信息综合体现在一张高质量的图像上,已被广泛应用于医学、航空遥感、军事等领域。不同的融合算法会得到不同的融合结果,融合算法的选择直接决定融合的结果。方法：本文主要调研了当前比较热门的基于小波变换方法的融合方法。根据小波变换的流程,我们知道影响融合后图像质量的因素主要有两个：一个是变换分类及变换基,另一个是变换域的系数融合规则。本文将从这两方面对基于小波变换的各种融合方法进行总结。文中算法的选取原则为：融合实验效果好、被引用次数较多的文献中的使用的算法。另外,本文对经典的融合算法也进行了较系统的描述。结论：经过对文献的搜集与整理,我们就变换种类与融合规则方法分别进行了汇总：在变换种类上有传统Haar小波、性能经过提升的小波、与小波变换交叉使用的变换方法三个子类;在融合规则上,有单个像素法、区域法、多种决策算法参与的系数融合规则三个子类。最后本文叙述了几种对于融合后图像的图像质量评价指标。     

小波变换在医学图像增强的应用

利用小波变换对MRI医学图像进行增强处理，使原图像中较模糊、对比度差的细节得到增强，其纹理清晰，处理结果优于传统的直方图均衡和Laplace锐化等图像增强方法。     

基于多小波变换的医学图像融合算法研究

目的:研究一种基于多小波变换的医学影像融合的算法。方法:对已配准的PET图像和CT图像进行预滤波后进行多小波分解,对分解后的图像低频分量采用平均梯度法及高频分量采用自适应加权法的融合规则进行图像融合,经过多小波重构及后滤波得到融合图像。结果:融合图像通过结合源图像的信息,增加了更多的细节和纹理信息,从而得到了良好的融合效果。结论:实验证明,基于该算法,可以得到图像的最佳融合结果。     

基于小波变换的多模态医学图像的融合及性能评价

为了研究小波变换分解的尺度和融合策略对图像融合效果的影响。我们选择已配准后的多聚焦医学图像以及MRI/CT灰度图像,在提取图像的低频和高频小波系数时,分别进行单尺度和多尺度分解,融合时采取了基于独立像素点和基于邻域窗口的多种融合策略,深入对比分析各种融合规则对医学图像融合性能的影响。实验结果和性能评价表明:使用局部滤波的操作可以明显改善图像融合的效果,使图像的细节信息更加丰富,而多尺度融合能明显提高融合图像的亮度。     

多模态医学图像融合技术的研究与进展

医学图像融合技术是影像学技术在医学上极具特色的应用,它将解剖影像与功能影像两者有机的结合起来,实现了从单一的形态学诊断进入到功能与形态相结合的综合影像诊断。重点介绍了多模态医学图像融合的意义、融合技术的分类以及各实现方法的原理,主要包括加权平均法、多分辨金字塔法、小波变换法等常用技术,并分析了当前该领域存在的技术难点以及发展前景。     

基于小波变换的多分辨率医学图像融合

多模医学图像融合在医学图像分析和诊断上具有极为重要的应用价值。本文采用了基于小波变换的多分辨率分析对人脑MRI PET图像进行了融合。结果表明此方法能够充分有效地将解剖信息与功能信息集成在一起 ,并保留原始图像的边缘和纹理特征 ,具有广阔的应用前景     

基于小波变换和一致性检验的多模态医学图像融合算法

目的选择已配准后的多聚焦医学图像以及MRI/CT灰度图像为实验素材,以探究不同的融合策略对图像融合效果的影响。方法在对多模态医学图像融合时,低频融合分别采取了加权平均、取极大值法、区域能量以及区域方差的对比实验。高频融合分别采取了区域能量、区域方差以及滤波后基于邻域窗口的一致性检验的对比实验。结果通过对融合图像主观(融合效果)与客观(灰度直方图、边缘提取、性能评价)对比分析,找到了多模态医学图像融合的最优融合策略。结论当低频选择局部区域方差融合,融合后的图像轮廓清晰、边缘较完整;而高频选择滤波后基于邻域窗口的一致性检验,融合后的图像更好地保留和加强了源图像的细节信息。     

An Improved Medical Image Fusion Algorithm for Anatomical and Functional Medical Images

In recent years,many medical image fusion methods had been exploited to derive useful information from multimodality medical image data, but, not an appropriate fusion algorithm for anatomical and functional medical images. In this paper, the traditional method of wavelet fusion is improved and a new fusion algorithm of anatomical and functional medical images,in which high-frequency and low-frequency coefficients are studied respectively. When choosing high-frequency coefficients, the global gradient of each subimage is calculated to realize adaptive fusion,so that the fused image can reserve the functional information;while choosing the low coefficients is based on the analysis of the neighborbood region energy, so that the fused image can reserve the anatomical image＇ s edge and texture feature. Experimental results and the quality evaluation parameters show that the improved fusion algorithm can enhance the edge and texture feature and retain the function information and anatomical information effectively.     

不同图像格式在医学图像融合中的性能研究

不同格式的医学图像影响着融合性能。选择常用的BMP、JPG、PNG格式,首先采用典型的小波基函数进行小波融合,然后选用无下采样Contourlet变换(NSCT)融合进行对比验证。实验结果显示,PNG格式图像无论是融合性能还是运行时间和存储空间,都显示了优越性。     

嵌入式零树小波编码在医学图像压缩中的应用

目的:对嵌入式零树小波编码算法提出改进,实现CT图像压缩。方法:分析嵌入式零树小波编码的原理和算法并探讨小波基的选择,针对嵌入式零树小波编码算法的缺点进行改进,研究设计实现改进算法的程序,进行CT图像压缩。结果:在相同压缩比的情况下,改进的嵌入式零树小波编码算法获得的峰值信噪比比原有算法获得的峰值信噪比高,特别是在高压缩比的情况下,图像的主观质量和峰值信噪比都有了较大的改善。结论:改进的嵌入式零树小波编码算法比原有EZW算法更加优越,能够满足医学图像的传输和诊断要求。     

滤波器组合对医学图像融合效果的影响

滤波器的不同组合影响医学图像融合性能,恰当地进行滤波器组合是医学图像融合技术的前提。本文通过优化滤波器组合对无下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)医学图像融合影响进行深入讨论,比较了不同滤波器组合后的融合结果。结果显示滤波器组合对融合性能有较大影响,lax滤波器组合图像融合效果各项指标分别优于db3滤波器组合。实验结果证明,使用合适的滤波器组合,即使在融合准则很简单、分解层数较少的情况下,同样可以获得很好的融合结果,从而大大减少融合算法的复杂度。     

基于非降采样轮廓波和直方图变换的生物图像融合

随着分子成像系统的发展,图像融合在细胞生物学领域得到广泛应用,其中灰度结构图像与彩色功能图像的融合对蛋白质定位和功能的研究有重要意义。针对传统融合方法平衡结构信息和功能信息的难点,提出一种适用于生物图像融合的新方法。该方法基于非降采样轮廓波变换,得到源图像亮度分量的高低频分量,计算融合所需的权重矩阵,并由直方图变换对其做必要的调整,系数融合后经反变换得到融合的亮度分量,继而采用广义亮度-色调-饱和度法的快速实现算法,得到最终的融合结果。实验对117组来自约翰英纳中心的拟南芥细胞图像进行测试,采用视觉信息保真度,量化评估了荧光区和非荧光区中融合图像与源图像的相似程度。结果表明,新方法受荧光图像黑色背景影响较少,并保留了荧光图像中大量的细节信息,相比传统方法更为优越。     

基于非冗余平移不变小波变换的医学图像配准

配准是图像处理中一个非常重要的过程,但其运算量通常非常大。离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)已成为减小运算量的有效工具,然而,它对平移的敏感意味着原图像特征的微小位移在其小波分解子图中可能产生不可预料的变化。本文根据分析认为平移敏感性是由DWT中降采样过程引入的混叠造成的,并以此提出了设计小波滤波器的新方法。该方法通过减小混叠影响,从而减小了DWT的平移敏感性。设计结果表明此方法使DWT的平移敏感性得到了有效抑制,同时保持了非冗余性。最后,两个医学图像的配准过程表明了该小波的有效性和设计方法的合理性。