【摘 要】
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医学影像的出现提高了临床诊断准确性和便捷性。然而,单一传感器获得的影像存在局限性,通过将多传感器互补得到信息更为完整的影像成为目前医学诊断的研究方向。针对现有的多模态医学图像融合算法存在图像信息提取能力不足和图像特征整合效果欠佳的问题,本文提出了两种有效的多模态医学图像融合新方法。具体内容如下:1、针对现有图像融合文献中对图像信息分类不够精细导致对图像细节处理能力不足的问题,本文提出基于人眼视觉特
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医学影像的出现提高了临床诊断准确性和便捷性。然而,单一传感器获得的影像存在局限性,通过将多传感器互补得到信息更为完整的影像成为目前医学诊断的研究方向。针对现有的多模态医学图像融合算法存在图像信息提取能力不足和图像特征整合效果欠佳的问题,本文提出了两种有效的多模态医学图像融合新方法。具体内容如下:1、针对现有图像融合文献中对图像信息分类不够精细导致对图像细节处理能力不足的问题,本文提出基于人眼视觉特性的二级多尺度分解医学图像融合算法。该算法采用NSST结合NSCT二级多尺度分解源图像,以获得分层更丰富的图像组。由于传统图像融合算法采用的加权平均法容易丢失信息的现象,本文提出基于区域视觉对比度的融合规则,它利用改进的区域视觉对比度算法来对图像特征信息进行提取,通过其能体现图像间相关性的特点,来提升算法对源图像特征信息提取的准确性。本文通过3组对比实验,从主观角度和客观数据上证实了该算法的有效性。2、为提高图像的有效信息占比,本文提出了基于显著性检测的二级多尺度医学图像融合算法。该算法利用NSCT并结合隐式低秩算法二级多尺度分解源图像,以获取分层更丰富的图像层,并利用隐式低秩算法对图像进行一定的去噪。本文提出基于显著性检测的融合规则,通过计算超像素距离作为简化PCNN的输入参数,来获取融合图像。经过与五种传统算法的仿真实验对比后,证实本文提出的算法在整体表现上最好。
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