图像增强的拉普拉斯多尺度医学图像融合算法

针对不同临床诊断的需求产生了多种类型的医学图像,如:核磁共振成像(MRI),正电子发射断层扫描图像(PET),单光子发射计算机断层扫描技术(SPECT).单一功能的医学成像技术往往不能更好地诊断出病人的病情,利用多模态医学图像融合技术获得的图像具有较强的解剖学意义,与原始单扫描图像相比具有较高的光谱信息.首先,将基于像素级的图像增强技术与拉普拉斯金字塔分解方案相结合,使分解的残差子带图像(RSI)具有更清晰的图像纹理特征,与此同时保持基底子带图像(BSI)更平滑.然后,对RSI图像采用基于兴趣信息的图像融合规则获取高频系数融合图像;对BSI图像采用局部能量最大值方案的融合规则获取较平滑的金字塔顶层融合图像.最后,利用拉普拉斯金字塔逆运算重建融合图像.实验结果表明融合图像保留了图像边缘信息的同时增强了图像细节信息,具有更好的视觉效果,客观评价指标QMI,QIFC,QVIF,QME,QSD,QUQI,QSSIM也取得了较大的提升.