结合稀疏理论与非下采样剪切波变换的多模态医学图像融合算法

• 作者: 戴文战 李俊峰 李晓军
• 来源期刊: 浙江理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像融合 稀疏理论 NSST变换 相对标准差比较法
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 电子与信息技术
• 页码范围: 723-731
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 7245字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3851(n).2018.06.012

摘要

针对医学图像时常存在局部信息丢失 、细节模糊不清等问题,为提高可视化效果,避免医疗误诊,提出了一种新的非下采样剪切波变换(NSST)算法.首先,利用NSST分解源图像得到高频子带系数与低频子带系数;其次,根据高低频子带系数的不同特性制定不同的融合策略,对稀疏性不佳的低频系数采用稀疏理论进行处理,反映图像细节信息的高频子带通过相对标准差比较法(RSDC)进行处理;最后,将融合后的高低频子带系数通过NSST重构得到最终的融合图像.从定性和定量角度来评价融合后的图像,算法融合效果良好,与其它5种算法比较发现:该算法在标准差 、边缘信息评价因子等指标上表现较好,其余指标均处于中上水平.实验结果表明,该算法得到的融合图像在信息丰富性 、对比度 、清晰度等方面表现较好,有效增加了不同模态之间的互补信息,具有较好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李俊峰	浙江理工大学机械与自动控制学院	41	497	8.0	22.0
2	戴文战	浙江工商大学信息与电子工程学院	52	889	12.0	29.0
3	李晓军	浙江理工大学机械与自动控制学院	1	2	1.0	1.0