基于3-D剪切波和广义高斯模型的多模态医学序列图像融合

• 作者: 席新星 张战成 罗晓清
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 医学序列图像融合 3-D剪切波 广义高斯模型 模糊逻辑
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 254-259
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6449字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2019.05.039

摘要

鉴于大多数传统的多模态医学图像融合算法面临无法处理医学序列图像的局限性,提出了一种基于3-D剪切波(3DST)和广义高斯模型的多模态医学序列图像融合方法.首先,通过3-D剪切波变换获得序列图像的低频部分和高频部分;其次,低频部分采用一种新的基于局部能量的融合方法;然后,高频部分采用基于广义高斯模型(Gene-ralized Gaussian Model,GGD)和模糊逻辑的融合方法;最后,通过3-D剪切波的逆变换获得融合的医学序列图像.通过实验对融合图像的主客观性能进行比较,结果表明所提算法获得了更好的融合效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗晓清	江南大学物联网工程学院	32	109	5.0	9.0
5	张战成		13	9	2.0	2.0
7	席新星	江南大学物联网工程学院	1	0	0.0	0.0