基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合

• 作者: 吴仰玉 常霞 李翠 纪峰
• 来源期刊: 激光与光电子学进展
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 医学图像融合 非下采样Contourlet变换 标准差 区域能量
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 94-99
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/LOP50.111002

摘要

针对多模态医学影像的成像原理,为了弥补各个模态的医学图像的不足,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合算法.首先对源图像进行非下采样Contourlet分解,分别得到低频子带系数和高频子带系数,然后对低频子带系数采用区域能量加权的融合规则,高频子带系数则选取区域标准差比例加权作为融合规则,最后进行非下采样Contourlet逆变换,得到融合图像.通过实验对比表明,该算法明显优于小波(Wavelet)、Contourlet、Wavelet+ CS(CS为压缩感知)算法,具有更好的融合性能,清晰度更高,是一种可行、有效的图像融合方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	常霞		16	133	7.0	11.0
2	纪峰		16	138	7.0	11.0
3	李翠		5	50	3.0	5.0
4	吴仰玉		5	38	3.0	5.0