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本文针对多模态的CT、MRI图像的融合,利用Contourlet变换多尺度、多方向的特性,提出了系数加权的融合算法。对于低频子带,采用局部信息均值和方差来进行系数加权;对于高频子带,采用条件加权。将本算法应用于不同模态的医学图像的融合,有效增加多模态医学图像的互补信息,提高融合的清晰度。
Contourlet变换系数加权的医学图像融合
【摘 要】
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本文针对多模态的CT、MRI图像的融合,利用Contourlet变换多尺度、多方向的特性,提出了系数加权的融合算法。对于低频子带,采用局部信息均值和方差来进行系数加权;对于高频子带,采用条件加权。将本算法应用于不同模态的医学图像的融合,有效增加多模态医学图像的互补信息,提高融合的清晰度。
【机 构】
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新乡医学院生物医学工程学院
【出 处】
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科技视界
【发表日期】
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2015年30期
【基金项目】
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新乡医学院科研培育基金资助项目（2014QN142）.
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