圖像在現(xiàn)代社會各個領域的正常運轉(zhuǎn)中占領著難以取代的位置,各種成像技術(shù)的發(fā)展也使得圖像的應用愈加廣泛,雖然每種成像技術(shù)都有其各自的特點和優(yōu)勢,但也因為存在的問題使得所獲圖像難以滿足人們的要求,如常見的攝影相機由于鏡頭景深使得非聚焦區(qū)域成像模糊;常用的單模態(tài)的醫(yī)學成像特點單一,信息量少。為解決上述問題,圖像融合技術(shù)應運而生。多聚焦圖像融合和多模態(tài)醫(yī)學圖像融合是圖像融合技術(shù)的兩大分支領域。其中多聚焦融合通過一定的算法操作,予以將同一場景下具有不同聚焦程度的多幅圖像融合,最后得到一張所有區(qū)域和物體都清晰的圖像。而多模態(tài)醫(yī)學圖像融合是通過整合不同模態(tài)下醫(yī)學成像信息,獲得形態(tài)與功能共存的綜合影像,輔助醫(yī)生診斷治療。本文提出了一種基于多尺度理論的快速圖像分解方法,并將多尺度分解方法分別應用于多聚焦自然圖像融合和多模態(tài)醫(yī)學圖像融合,具體研究內(nèi)容如下:1.提出了一種基于多尺度的圖像分解方法,采用基于積分圖的多尺度海森矩陣(Multi-scale Hessian Matrices,MSH),用于快速分解源圖像,保證融合方法的時效性,并將所提的多尺度分解方法用于分解多聚焦圖像,提出將源圖像分解為特征區(qū)域與背...

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
注釋表
第1章 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要工作
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)技術(shù)綜述
    2.1 多聚焦圖像融合方法框架
        2.1.1 基于變換域的融合方法
        2.1.2 基于空間域的融合方法
        2.1.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡域的融合方法
    2.2 多模態(tài)醫(yī)學圖像融合方法框架
        2.2.1 基于空間域的融合方法
        2.2.2 基于稀疏表示的融合方法
        2.2.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的融合方法
        2.2.4 基于多尺度分解的融合方法
    2.3 圖像評價指標簡介
        2.3.1 無參考圖像評價指標
        2.3.2 有參考圖像評價指標
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于圖像分解的多聚焦圖像融合方法
    3.1 引言
    3.2 圖像快速分解
    3.3 多聚焦圖像的分解與融合
        3.3.1 多聚焦圖像分解
        3.3.2 聚焦評價
        3.3.3 圖像融合
    3.4 實驗與分析
        3.4.1 聚焦性能測試
        3.4.2 無參圖像融合實驗
        3.4.3 參數(shù)設置實驗
        3.4.4 有參圖像融合實驗
        3.4.5 運行時間分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于尺度選擇的功能與解剖醫(yī)學圖像融合方法
    4.1 功能與解剖醫(yī)學圖像的多尺度分解與融合
        4.1.1 功能與解剖圖像的多尺度分解
        4.1.2 最優(yōu)尺度選擇
        4.1.3 圖像重構(gòu)
    4.2 實驗與結(jié)果分析
        4.2.1 實驗基本設置
        4.2.2 尺度參數(shù)實驗
        4.2.3 圖像融合實驗
        4.2.4 運行時間分析
    4.3 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 未來工作展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士學位期間從事的科研工作及取得的成果



本文編號：3968621