【摘 要】
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将多模态医学图像的互补信息有机地融合在一起,可为临床诊断和辅助治疗提供丰富信息和有效帮助。基于联合稀疏模型,提出一种联合稀疏表示的医学图像融合算法,当图像被噪声污
【机 构】
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大连理工大学电子信息与电气工程学部,大连交通大学电气信息学院,大连医科大学附属第二医院放射科
【基金项目】
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国家自然科学基金（81241059,61172108）,国家科技支撑计划项目（2012BAJ18B06）
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将多模态医学图像的互补信息有机地融合在一起,可为临床诊断和辅助治疗提供丰富信息和有效帮助。基于联合稀疏模型,提出一种联合稀疏表示的医学图像融合算法,当图像被噪声污染时,该算法在融合的同时兼有去噪功能。首先,将配准的源图像编纂成列向量并组成联合矩阵,通过在线字典学习算法（ODL）得到该矩阵的超完备字典;其次,利用该字典得到联合稀疏模型下的联合字典,之后利用最小角回归算法（LARS）计算基于联合字典的公共稀疏系数和各图像的独特稀疏系数,并根据＂选择最大化＂融合规则得到融合图像的稀疏系数;最后,根据融合系数和超
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