局部极值分解耦合显著特征的医学图像融合算法

• 作者: 刘为 唐存琛
• 来源期刊: 量子电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 医学图像融合 局部极值 边缘显著特征 色彩显著特征 加权映射
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 图像与信息处理
• 页码范围: 156-164
• 页数: 9页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-5461.2018.02.005

摘要

针对当前多模态医学图像融合方法中功能与结构信息互补性不强,易出现边缘失真与轮廓模糊等现象,提出了基于局部极值分解耦合显著特征的医学图像融合方案.引入局部极值,将源图像在不同尺度下分解为一系列的平滑与细节子图像;利用Canny算子获得边缘显著加权映射,以保持源图像的结构信息,并通过上下文感知算子来输出色彩显著加权映射,提取色彩与亮度信息;分别定义基于边缘和色彩的显著特征函数,将其作为加权映射系数的融合准则,得到平滑与细节融合图像;对平滑与细节图像进行重构,形成新图像.结果表明与当前融合技术相比,在CT图像与MRI图像、CT图像与PET图像融合中,所提方法得到的边缘与轮廓更清晰,细节更丰富.提出算法具有较高的融合质量,在医学、遥感与红外探测等领域有一定的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘为	武汉商学院信息工程学院	11	8	2.0	2.0
2	唐存琛	武汉大学国际软件学院	26	126	6.0	10.0