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基于小波變換的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像的融合方法

發(fā)布時(shí)間:2017-12-05 02:02

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【摘要】:針對(duì)單一模態(tài)的圖像不能提供足夠的信息,可以將互補(bǔ)的圖像進(jìn)行融合。提出一種基于小波變換的醫(yī)學(xué)圖像融合方法。首先對(duì)待融合的醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行小波變換,分別得到低頻和高頻分量。對(duì)于低頻分量,采用基于局部區(qū)域能量的方法進(jìn)行融合;對(duì)于高頻分量,采用基于局部區(qū)域系數(shù)之差的加權(quán)和方法進(jìn)行融合;最后通過小波逆變換得到融合圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比同類研究方法,該算法在保證圖像質(zhì)量的同時(shí)可增強(qiáng)圖像的空間細(xì)節(jié)表現(xiàn)能力。
【作者單位】: 南京航空航天大學(xué)金城學(xué)院信息工程系;
【基金】:江蘇省高校自然科學(xué)研究面上項(xiàng)目(14KJD510004)
【分類號(hào)】:TP391.41
【正文快照】: 0引言隨著醫(yī)學(xué)影像工程和計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,出現(xiàn)了很多成像設(shè)備,這樣就有多模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖像,這些圖像對(duì)人體臟器和病變組織的分析有不同的作用,比如CT圖像有較強(qiáng)的空間分辨率和幾何特性,對(duì)骨骼成像非常清晰,但對(duì)軟組織的對(duì)比度則較低;MR圖像可清晰反映軟組織等解剖結(jié)構(gòu),但

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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10 崔玲玲;布匹瑕疵識(shí)別中的關(guān)鍵技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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2 烏月汗;基于小波變換人臉識(shí)別的算法研究[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2015年

3 杭鐘靈;基于數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)時(shí)電力遠(yuǎn)動(dòng)傳輸異常檢測(cè)[D];上海交通大學(xué);2015年

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5 龐鎮(zhèn)明;基于MATLAB小波變換在圖像處理中算法的實(shí)現(xiàn)[D];北京理工大學(xué);2015年

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10 于明月;第二代小波變換在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用研究[D];南京航空航天大學(xué);2008年

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本文編號(hào):1253137

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