局部极值分解耦合显著特征的医学图像融合算法

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针对当前多模态医学图像融合方法中功能与结构信息互补性不强,易出现边缘失真与轮廓模糊等现象,提出了基于局部极值分解耦合显著特征的医学图像融合方案。引入局部极值,将源图像在不同尺度下分解为一系列的平滑与细节子图像;利用Canny算子获得边缘显著加权映射,以保持源图像的结构信息,并通过上下文感知算子来输出色彩显著加权映射,提取色彩与亮度信息;分别定义基于边缘和色彩的显著特征函数,将其作为加权映射系数的融合准则,得到平滑与细节融合图像;对平滑与细节图像进行重构,形成新图像。结果表明与当前融合技术相比,在CT
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