| 基于NSST与改进稀疏表示的医学图像融合方法 |
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| 引用本文： | 朱宏伟.基于NSST与改进稀疏表示的医学图像融合方法[J].吉林大学学报(理学版),2020,58(4):931-936. |
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| 作者姓名： | 朱宏伟 |
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| 作者单位： | 吉林农业科技学院 网络信息中心, 吉林 吉林 132101 |
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| 基金项目： | 吉林省新兴交叉学科"数字农业"重点培育项目(批准号:吉农院合字[2020]第XSNZ002号)和吉林农业科技学院青年基金 |
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| 摘 要： | 针对单一模态的医学图像无法为临床诊断提供全面、 互补信息的问题, 提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)与改进稀疏表示(ISR)的多模态医学图像融合方法. 首先用NSST分解工具将待融合图像分解为一个低频子带和若干个高频子带; 其次, 用ISR方法融合低频子带, 通过Sobel算子和引导滤波器去除低频子带的细节特征, 从而提高低频子带的融合效率, 同时对高频子带采用绝对值最大的融合规则进行融合; 最后, 将融合后的低频子带和高频子带进行逆NSST变换得到最终的融合图像. 实验结果表明, 该方法在主观视觉性能和客观评价上均优于其他对比融合方法.
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| 关 键 词： | 医学图像融合 非下采样剪切波 改进稀疏表示 融合规则 |
| 收稿时间： | 2019-12-27 |
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