【摘 要】
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针对传统的多尺度医学图像融合算法大多没有突出待融合图像的特征,在图像细节信息较丰富情况下,并没有突出图像边缘等较多信息,融合效果并不理想的特点,提出基于第二代Curvel
【机 构】
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东北大学信息科学学院; 东北大学中荷生物医学与信息工程学院;
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费项目(N130319001)资助
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针对传统的多尺度医学图像融合算法大多没有突出待融合图像的特征,在图像细节信息较丰富情况下,并没有突出图像边缘等较多信息,融合效果并不理想的特点,提出基于第二代Curvelet变换与像素能量特征对比度结合的医学图像融合算法.源图像经第二代Curvelet变换后,其低频部分采用基于窗口的融合算法,高频部分采用每个窗口的Curvelet能量系数取最大的融合算法,最后通过Curvelet逆变换获得融合图像.实验表明,本文提出的融合方法图像包含源图像的信息量大,对源图像的边缘结构保持最好,与源图像信息相关程度较高且差异性较少,实验结果远优与传统的图像融合方法 PA法(像素平均法)、拉氏(Laplace)法、DWT(小波变换)法.
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