结合Shearlet变换和果蝇优化算法的甲状腺图像融合

• 作者: 吴颂红 孙雪青 郑伟 郝冬梅
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 图像融合 Shearlet变换 改进的加权融合 果蝇优化算法 区域能量
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 光全息与信息处理
• 页码范围: 70-73,78
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4120字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2014.09.070

摘要

针对甲状腺肿瘤超声图像复杂度高和SPECT图像边界模糊的特点，结合Shearlet变换能够捕捉图像细节信息和果蝇优化算法可靠性高的优势，提出了Shearlet变换和果蝇优化算法相结合的图像融合算法。首先，用Shearlet变换对已精确配准的源图像进行分解，分别得到高低频子带系数。高频子带系数采用区域能量取大的融合规则，低频子带系数使用改进的加权融合规则，并把果蝇优化算法引入低频融合过程，以互信息作为适应度函数来获取最优值，克服了原加权融合算法互信息低的缺点。最后，用Shearlet逆变换得到融合后的图像。实验结果表明，此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其他融合算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郝冬梅		15	84	7.0	8.0
2	郑伟	河北大学电子信息工程学院	34	210	9.0	13.0
6	孙雪青	河北大学电子信息工程学院	4	44	3.0	4.0
10	吴颂红		21	86	6.0	8.0