小波变换在医学图像融合中的应用

图像融合是医学图像处理中的关键技术。文中探讨了基于小波变换的医学图像融合方法。首先对源图像进行小波多尺度分解,然后采用基于窗口的融合规则进行小波系数融合,最后通过小波逆变换重构融合图像。实验结果表明,该方法能在保留原图像信息的情况下增强融合图像的细节信息。     

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。     

基于剪切波变换的医学图像融合算法

剪切波变换是一种新颖的多尺度几何分析工具,具有多分辨率、多方向性、效率较高等优点,比小波变换、曲波变换、轮廓波变换等图像表示方法有独特有的优势.基于剪切波变换提出一种医学图像融合算法,先将原始图像通过剪切波变换分解为低频子带图像和高频方向子带图像,然后采用非负矩阵分解方法融合低频子带系数,再通过深入研究人类视觉系统的特性提出最大视觉能量对比度方法,利用局部对比度和局部区域的能量和进行高频方向子带系数的融合,最后通过剪切波逆变换得到融合图像.两组实验均显示所提出的融合方法在与其余3种融合方法的比较中,采用的5项客观评价指标均有4项指标达到最优值,证明所提出的方法获取的融合图像效果最好.     

基于小波分解的多尺度医学图像融合技术

给出了一种基于小波分解的多尺度图像融合新方法。其基本思想是 ,先对源图像进行小波多尺度分解 ;其次 ,采用了基于区域特性量测选择的加权算子的融合规则进行小波系数融合 ;最后通过小波逆变换重构融合图像。实验结果表明 ,该融合方法十分有效 ,融合图像完好地显示了源图像各自的信息。     

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ISA-DWT的MR图像压缩新算法

本研究提出一种新的ISA-DWT（整数到整数的形状自适应离散小波变换）的核磁共振（MR）图像压缩算法,对变换后的系数采用适合于形状自适应离散小波变换的修改的SPIHT算法进行编码,并增加上下文自适应算术编码以提高其压缩性能.本研究算法可将前景区域和背景区域生成的压缩码流完全分离,且小波域的系数个数和图像域的个数相同.实验结果表明,对于MR图像,本研究算法的压缩性能明显优于JPEG2000中的最大位移算法.     

一种基于模糊规则和小波变换的医学图像锐化增强算法

针对医学图像组织间不明显现象，提出了一种基于模糊规则和小波变换的医学图像锐化增强算法（MFRWTE）。为了避免过增强现象和放大噪声，对不同尺度的小波系数进行锐化增强时，首先计算该尺度低频系数中心像素与其邻域像素的相容性，利用模糊规则将像素分为低细节，中细节和高细节三类，然后利用自适应算法计算非线性细节增益系数。最后通过把增益系数与细节小波系数相乘，小波重建后得到增强图像。实验结果表明，提出的算法对图像细节进行增强的同时能够有效地抑制噪声。用户也可以根据图像的特征，方便的通过调节中细节区域增强因子或小波分解层数获得满意的增强效果。     

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。     

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。