基于非下采样Contourlet变换的自适应医学图像融合算法

发布时间：2018-10-24 21:07

【摘要】：提出一种多模态医学图像融合算法.用非下采样contourlet变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)将已配准的源图像进行分解,得到低频子带和多层高频子带,然后在各子带中将NSCT系数进行融合.对于低频子带,根据其特性制定规则融合区域能量、互信息、信息熵;对于高频子带,则依据改进的拉普拉斯能量和融合规则,用遗传算法自动优化其待定参数.将融合后的高、低频子带进行NSCT逆变换即可得到融合图像.对灰度和彩色医学图像进行的实验表明,与其他方法相比,用该算法得到的融合图像包含更丰富的纹理信息,视觉效果较好.
[Abstract]:A multimodal medical image fusion algorithm is proposed. The registered source images are decomposed by non-downsampling contourlet transform (non-subsampled contourlet transform,NSCT) to obtain low frequency subbands and multilayer high frequency subbands. Then the NSCT coefficients are fused in each subband. For the low frequency subbands, the rules for fusion region energy, mutual information and information entropy are made according to their characteristics; for the high frequency subbands, the undetermined parameters are automatically optimized by genetic algorithm according to the improved Laplace energy and fusion rules. The fusion image can be obtained by inverse NSCT transform of the high and low frequency subbands. Experiments on gray and color medical images show that compared with other methods, the fusion images obtained by this algorithm contain more abundant texture information, and the visual effect is better.
【作者单位】： 浙江理工大学自动化研究所;浙江工商大学信息与电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61374022)资助
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2292558