医学图像作为医学诊断的一个重要步骤,得到了学术界的广泛重视。现代医学成像的技术越来越成熟,可根据要求而提供不同模态不同特点的图像。医学图像融合是将互补的两幅医学影像按照一定的规则合成为一副图像,从而可以有效地清晰地确定病理位置,成为现代医学中常用的技术。本文针对CT医学图像和MRI医学图像互承互补的特点,基于小波变换技术,提出了两种有效实用的医学图像融合方法：一种是改进的基于区域特征的医学图像融合。原理是首先根据图像小波变换系数的一系列参数如区域均值、方差、协方差等构造加权因子和匹配度,对代表图像细节信息的高频子图进行区域融合：然后对低频部分采取选择极大绝对值的原则,对图像进行融合。最后经过小波重构得到输出图像。经过主观和客观评价,此方法处理过的图像能得到良好的视觉效果和理想的指标,并适用于实时系统的应用。一种是改进的基于提升算法的医学图像融合。利用提升小波变换把图像分解为低频和高频子带,再分别对高频和低频进行不同融合规则的处理。低频子图像采取加权融合,对于高频子图像采取选择区域标准差大的原则。最后经小波重构,即小波逆变换得到最后的融合图像。经过目测和标准差、信息熵及平均梯度等参数的对比,这种基于提升算法的医学图像融合不管是从主观还是客观评价上都得到了良好的效果,有效地保留了图像的细节信息,并且轮廓清晰,同时也耗费了较少的执行时间,是一种理想的适用于实际应用的融合方法。