基于提升小波变换的医学图像融合方法

来源 :计算机科学 | 被引量 : 14次 | 上传用户:wangcongyu003
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
多模医学图像融合在医学图像分析和诊断上具有重要的应用价值。在对CT与MRI图像进行提升小波变换的基础上,结合低频子带系数存在区域相关性及高频子带系数的特点,提出了对于低频子带系数采用基于区域方差的融合规则,对于高频子带系数采用基于区域空间频率的融合规则,最后进行提升小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,与传统方法相比,该方法可以有效提高医学图像融合的信息量,较好地保留了源图像的边缘及细节信息,具有良好的融合效果及量化指标。
其他文献
研究了基因表达数据的缩放模式发现问题,给出了一种缩放模式双聚类评价函数,并提出了一种基于粗糙遗传算法的双聚类分析方法。该方法先以启发式算法及随机方法生成初始种群,再基
针对传统方法直接对CCD采集的图像进行后续信号处理在实时性上的不足,特别是在高像素CCD构成的视觉系统中这种不足尤为突出。提出了一种快速CCD视觉传感处理方法,该方法包括动
与传统无线网络不同,在动态频谱访问无线网络中,授权用户对分配的频段具有优先使用权,非授权用户网络的连通性受授权用户的分布和授权用户对频段的使用行为的影响。基于连续渗流
以一种新的单物理层用户数据传输与交换平台体系结构(Single physical layer User-data transfer&switching Platform Architecture,SUPA)为研究背景,针对Internet与SUPA互联时由
针对无线传感器网络密钥协商中安全性不足的问题,提出了一种适合无线传感器网络的密钥协商方案KASBP。该方案首先运用基于双线性配对的运算预置网络系统参数并通过计算获得节
传统方法将事件检测任务看作分类问题,将词作为实例来训练分类器,容易导致训练正反例不平衡,同时,在语料库规模较小时存在一定的数据稀疏问题。首先避开以词为实例进行分类,在事件
提出一种结合变部域搜索的离散竞争Hopfield神经网络,用于求解最大分散度问题。为了克服神经网络易陷入局部最小值的问题,将变邻域搜索的思想引入到离散竞争Hopficld神经网络中
基于卿-周逻辑给出了一些新的逻辑推理规则,并提出了一种扩展的通信有限状态自动机,用于分析电子商务协议的安全性质。该方法可描述协议参与者的行为与知识,且无需人为地引入初