医学图像融合是当代信息科学、计算机技术与医学影像科学相交叉的一个研究领域,它是医学图像处理学科的一个前沿性的研究热点.图像融合技术包括以下几方面主要内容:图像预处理、创建融合图像和对融合图像进行质量评价.图像预处理包括图像去噪、图像加强以及图像配准几个步骤,其中图像配准是预处理中最为关键的一步,直接关系到融合图像的质量;创建融合图像是对至少两幅源图像,在空域或频域根据一定的规则加以组合,创建一个全新的图像;最后就是对融合图像的质量进行评价.在该课题中,重点是创建融合图像,所以融合判据(规则)的选择成为该课题的主要目标.该文主要阐述、研究了多种图像融合方法,同时,对生成的融合图像进行了评价.提出了针对医学CT和MRI图像的基于小波分析的融合方法.即将待融合图像分别在小波域分解,然后对图像的小波系数按照一定的判据进行挑选,组成新的系数矩阵,最后对这个系数矩阵进行逆变换得到融合图像.具体的算法中,可分为以单个小波系数值为融合判据和以区域小波系数的能量值或匹配度为融合判剧两种.在完成融合图像的创建后,使用一些客观值对图像进行质量评价.该课题采用的医学图像为经过基于边缘配准算法配准的CT和MRI图像.这些CT和MRI图像为Visible Human数据集中的几组头部图像.作为现在医学诊断中常用的医学图像,CT和MRI图像的融合有着直接的意义和作用.文中运用大量的图像和数据对所用方法的效果进行了显示,通过这些数据证明了方法的有效性和针对性.该文最后探讨了进一步的研究目标和方向.在理论研究的基础上,在Visual C++下实现了具有良好交互性的图像融合处理平台,对图像的显示和处理采用了面向对象的编程方法,对今后功能的进一步扩充打下良好的基础.