在臨床醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,圖像輔助診斷對(duì)醫(yī)學(xué)視圖的處理效果要求很高.針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像融合過(guò)程中圖像視覺(jué)效果較差的問(wèn)題,提出了一種基于稀疏理論與快速有限剪切變換的醫(yī)學(xué)圖像融合算法,提高了醫(yī)學(xué)圖像處理效率.首先,采用快速有限剪切波變換（FFST）分解源圖像,將其分解為高頻系數(shù)和低頻系數(shù);其次,根據(jù)高頻系數(shù)和低頻系數(shù)的不同性質(zhì),提供不同的融合策略,通過(guò)相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差比較法對(duì)高頻系數(shù)進(jìn)行處理,對(duì)于稀疏性較差的低頻系數(shù)利用KSVD方法訓(xùn)練,得到字典并采用稀疏原理進(jìn)行處理;最后,將融合后的高頻和低頻系數(shù)通過(guò)FFST逆變換融合到醫(yī)學(xué)圖像中.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法的圖像融合效果好,尤其是在提高圖像清晰度等方面,具有良好的實(shí)用價(jià)值和應(yīng)用前景. 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2020,29(12)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]融合位置尺度信息的胸部X光肺結(jié)節(jié)檢測(cè)[J]. 焦慶磊,陳宇彤,朱明.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2019(06)
[2]視頻圖像處理技術(shù)在安防行業(yè)的應(yīng)用[J]. 陳曦.  電子技術(shù)與軟件工程. 2019(03)
[3]大數(shù)據(jù)在視頻圖像信息分析中的運(yùn)用[J]. 馬寧.  法制博覽. 2018(36)
[4]快速傅里葉變換的研究[J]. 陳晉.  黑龍江科學(xué). 2018(24)
[5]基于非下采樣剪切波變換域的圖像增強(qiáng)方法[J]. 蔣燕,范恩.  控制工程. 2018(11)
[6]基于擴(kuò)展梯度算子的結(jié)構(gòu)相似度圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法[J]. 鄧杰航,毋鵬杰,余漢君,林小平,張靜,顧國(guó)生.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2018(27)
[7]結(jié)合稀疏理論與非下采樣剪切波變換的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合算法[J]. 李曉軍,戴文戰(zhàn),李俊峰.  浙江理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(06)
[8]基于容量評(píng)估與徑向和諧傅里葉矩的圖像水印算法[J]. 方云錄.  電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào). 2018(06)
[9]基于快速有限剪切波變換與引導(dǎo)濾波的多聚焦圖像融合算法[J]. 朱達(dá)榮,許露,汪方斌,劉濤,儲(chǔ)朱濤.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2018(01)
[10]高頻彩色多普勒超聲對(duì)血液透析患者繼發(fā)甲狀旁腺功能亢進(jìn)的臨床研究[J]. 潘輯,王雷,徐韶華.  吉林醫(yī)學(xué). 2017(10)

博士論文
[1]基于特征編碼與深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別算法[D]. 陳博恒.華南理工大學(xué) 2018
[2]云計(jì)算環(huán)境下大規(guī)模文本挖掘并行處理技術(shù)研究[D]. 艾瑋.湖南大學(xué) 2017

碩士論文
[1]分布式流處理的鐵道供電監(jiān)控大數(shù)據(jù)集群容錯(cuò)技術(shù)研究[D]. 彭翔.華東交通大學(xué) 2018
[2]基于稀疏表示圖像融合算法的研究及應(yīng)用[D]. 陳軼鳴.南京信息工程大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3584836