基于非下采样剪切波变换的医学图像融合算法研究

基于非下采样剪切波变换的医学图像融合算法研究基于非下采样剪切波变换的医学图像融合算法研究

摘要

随着医学图像技术的快速发展，医学图像融合在临床诊断中扮演着重要的角色。本文针对医学图像融合问题，提出了一种基于非下采样剪切波变换的算法。该算法通过将医学图像分解为低频和高频部分，并采用非下采样剪切波变换对高频部分进行处理，最后将低频部分和处理后的高频部分进行融合。实验结果表明，该算法能够有效地提高医学图像的清晰度和对比度，为医生提供更准确的诊断依据。

关键词：医学图像融合，非下采样剪切波变换，清晰度，对比度，诊断依据

1引言

医学图像融合是指将多幅或多种不同类型的医学图像进行合成，以获得更全面、准确的信息。医学图像融合在临床诊断中扮演着重要的角色，能够提供更全面的解剖结构信息，帮助医生做出准确的诊断。然而，由于不同类型的医学图像存在亮度、对比度、噪声等差异，直接进行简单的融合会导致图像信息的丢失或混淆。因此，研究一种高效的医学图像融合算法具有重要意义。

2相关工作

目前，已有许多医学图像融合算法被提出，例如基于小波变换的方法、基于模糊集理论的方法等。然而，传统的医学图像融合算法往往存在一些问题，如边缘信息模糊、细节丢失等。因此，需要进一步改进现有算法，提高医学图像融合的效果。

3非下采样剪切波变换

非下采样剪切波变换（NSCT）是一种多分辨率分析方法，能够在保留图像细节的基础上提供较高的压缩比。该方法通过将图像分解为低频和高频部分，实现图像信息的多尺度表示。具体来说，NSCT将图像进行多级分解，并利用剪切波滤波器对每个分解系数进行滤波和切割，从而获得低频和高频部分。

4医学图像融合算法

本文提出的医学图像融合算法基于NSCT实现。具体步骤如下：

4.1医学图像预处理

首先，对待融合的医学图像进行预处理。预处理包括均值滤波、直方图均衡化等操作，目的是消除图像的噪声和增强对比度。

4.2NSCT分解

将预处理后的医学图像进行NSCT分解，得到低频部分LL和多个高频部分LH、HL、HH等。

4.3高频部分处理

对高频部分进行处理。在本文中，采用基于加权平均的特征融合方法，即通过设定不同的权重对高频部分进行加权平均，以保留不同频率的细节信息。

4.4低频部分与处理后的高频部分融合

将处理后的高频部分与低频部分进行融合。本文采用基于像素平均值的融合方法，在每个像素位置上对低频部分和高频部分进行平均，得到融合后的图像。

5实验与结果分析

在本文的实验中，选择了一组医学图像进行融合。对比传统的医学图像融合算法，本文提出的算法在清晰度和对比度上有较大提升。同时，融合后的图像能够更好地显示出医学图像的细节信息，为医生提供更准确的诊断依据。

6结论

本文提出了一种基于非下采样剪切波变换的医学图像融合算法。该算法通过将医学图像分解为低频和高频部分，并用非下采样剪切波变换对高频部分进行处理，最后将低频部分和处理后的高频部分进行融合。实验结果表明，该算法能够有效地提高医学图像的清晰度和对比度，为医生提供更准确的诊断依据。未来，可以进一步优化算法，提高融合效果综上所述，本文提出的基于非下采样剪切波变换的医学图像融合算法在实验中取得了较好的效果。通过将医学图像分解为低频和高频部分，并对高频部分进行加权平均处理，再与低频部分进行像