基于在线字典学习的自适应医学图像融合算法

发布时间：2017-11-08 13:14

  本文关键词：基于在线字典学习的自适应医学图像融合算法

  更多相关文章： 医学图像融合 在线字典学习 正交匹配追踪 梯度差异 能量差异

【摘要】：针对医学图像复杂多样的特点,提出一种基于在线字典学习的自适应医学图像融合算法。该算法首先利用在线字典学习理论训练源图像的过完备字典;然后利用正交匹配追踪算法对源图像进行稀疏分解得到稀疏编码,根据源图像之间稀疏编码的能量差异程度和梯度差异程度自适应调整融合准则,若能量差异程度大于梯度差异程度,则根据能量取大准则融合稀疏编码,反之,根据梯度取大准则融合稀疏编码;最后将融合后的稀疏编码与过完备字典进行重构得到融合图像。实验结果表明:与多尺度几何分析、K奇异值分解等图像融合算法比较,该算法融合的图像客观评价指标信息熵、边缘评价因子均有所提高,主观上纹理清晰、对比度高,能够很好地保留源图像的边缘信息。
【作者单位】： 浙江理工大学机械与自动控制学院;浙江工商大学信息与电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61374022)
【分类号】：R445;TP391.41
【正文快照】： 0引言随着医学成像技术的飞速发展,医学影像学已经从一种临床辅助检查手段逐渐发展为临床诊断疾病的主要方法。然而不同成像原理呈现的医学图像存在一定的局限性,单一模态医学图像的诊断效果并不理想。例如,电子计算机断层扫描(computedtomography,CT)图像具有较高的空间密度

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本文编号：1157279