基于邻域能量的压缩感知医学图像融合研究

• 作者: 周爱霞 李春贵 陶佳伟
• 来源期刊: 广西科技大学学报
• 学科: 医学
• 关键词: 医学图像融合 Contourlet变换 压缩感知 邻域能量
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 15-20
• 页数: 6页
• 分类号: TP317.4|R44
• 字数: 3122字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2016.04.003

摘要

将不同模态的医学图像进行合理融合，能够极大地丰富图像的信息，提高临床医学的诊断效果。本文结合压缩感知理论，采用Contourlet变换对原始图像进行分解，得到低频子带部分和高频子带部分；对低频子带使用平均加权的方式进行融合，对含有较多噪声的高频子带使用邻域能量加权的融合规则。通过对医学图像的仿真实验，该算法可以增加多模态医学图像互补信息，并能较好地提高医学图像融合的清晰度。比较融合评价指标，证实该算法无论在主观视觉还是客观评价指标上都有较好的效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陶佳伟	广西科技大学电气与信息工程学院	3	8	2.0	2.0
2	李春贵	广西科技大学计算机科学与通信工程学院	22	57	5.0	5.0
3	周爱霞	广西科技大学电气与信息工程学院	2	4	2.0	2.0