【摘 要】
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目前已知的医学图像融合算法未充分考虑源图像间差异性的大小，针对该不足提出了一种基于互信息特征的多模态融合算法。算法引入提升小波变换，将目标图像分解为高、低频子带，根据
【机 构】
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浙江理工大学自动化研究所,浙江工商大学信息与电子工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61374022）
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目前已知的医学图像融合算法未充分考虑源图像间差异性的大小，针对该不足提出了一种基于互信息特征的多模态融合算法。算法引入提升小波变换，将目标图像分解为高、低频子带，根据高频子带的互信息量不同，对低互信息子带采用区域梯度能量与区域标准差相结合的融合规则，对高互信息子带采用边缘强度取大的融合规则。通过多组目标图像融合对比的实验进行验证，算法融合得到的图像信息丰富，边缘清晰，具有良好的视觉特性和优秀的评价指标。
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