【摘 要】
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针对现有多模态医学图像融合方法间的优点不易综合的问题,提出一种基于差分进化算法的多模态医学图像融合。分别利用ISH和小波变换方法产生初始图像,利用差分进化算法来优化
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,合肥工业大学电子科学与应用物理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(10805012);合肥工业大学自主创新(2012HGZY0007);中国科学院战略性先导科技专项(XDA03040000)资助项目
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针对现有多模态医学图像融合方法间的优点不易综合的问题,提出一种基于差分进化算法的多模态医学图像融合。分别利用ISH和小波变换方法产生初始图像,利用差分进化算法来优化由图像定量评价指标构成的目标函数,从而获取视觉效果较好,清晰度较好和信息量丰富的融合图像。实验结果和评价参数表明,提算法在平均梯度、熵等表示细节信息和融合质量的等定量指标上比基于小波变换和ISH变换图像融合算法提高了30%和2.5%以上,有效地结合基于小波变换和ISH变换两种不同融合方法的优点。
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