基于非下采樣剪切波變換的醫(yī)學(xué)圖像融合算法研究

基于非下采樣剪切波變換的醫(yī)學(xué)圖像融合算法研究基于非下采樣剪切波變換的醫(yī)學(xué)圖像融合算法研究

摘要

隨著醫(yī)學(xué)圖像技術(shù)的快速發(fā)展，醫(yī)學(xué)圖像融合在臨床診斷中扮演著重要的角色。本文針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像融合問(wèn)題，提出了一種基于非下采樣剪切波變換的算法。該算法通過(guò)將醫(yī)學(xué)圖像分解為低頻和高頻部分，并采用非下采樣剪切波變換對(duì)高頻部分進(jìn)行處理，最后將低頻部分和處理后的高頻部分進(jìn)行融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠有效地提高醫(yī)學(xué)圖像的清晰度和對(duì)比度，為醫(yī)生提供更準(zhǔn)確的診斷依據(jù)。

關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)圖像融合，非下采樣剪切波變換，清晰度，對(duì)比度，診斷依據(jù)

1引言

醫(yī)學(xué)圖像融合是指將多幅或多種不同類(lèi)型的醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行合成，以獲得更全面、準(zhǔn)確的信息。醫(yī)學(xué)圖像融合在臨床診斷中扮演著重要的角色，能夠提供更全面的解剖結(jié)構(gòu)信息，幫助醫(yī)生做出準(zhǔn)確的診斷。然而，由于不同類(lèi)型的醫(yī)學(xué)圖像存在亮度、對(duì)比度、噪聲等差異，直接進(jìn)行簡(jiǎn)單的融合會(huì)導(dǎo)致圖像信息的丟失或混淆。因此，研究一種高效的醫(yī)學(xué)圖像融合算法具有重要意義。

2相關(guān)工作

目前，已有許多醫(yī)學(xué)圖像融合算法被提出，例如基于小波變換的方法、基于模糊集理論的方法等。然而，傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像融合算法往往存在一些問(wèn)題，如邊緣信息模糊、細(xì)節(jié)丟失等。因此，需要進(jìn)一步改進(jìn)現(xiàn)有算法，提高醫(yī)學(xué)圖像融合的效果。

3非下采樣剪切波變換

非下采樣剪切波變換（NSCT）是一種多分辨率分析方法，能夠在保留圖像細(xì)節(jié)的基礎(chǔ)上提供較高的壓縮比。該方法通過(guò)將圖像分解為低頻和高頻部分，實(shí)現(xiàn)圖像信息的多尺度表示。具體來(lái)說(shuō)，NSCT將圖像進(jìn)行多級(jí)分解，并利用剪切波濾波器對(duì)每個(gè)分解系數(shù)進(jìn)行濾波和切割，從而獲得低頻和高頻部分。

4醫(yī)學(xué)圖像融合算法

本文提出的醫(yī)學(xué)圖像融合算法基于NSCT實(shí)現(xiàn)。具體步驟如下：

4.1醫(yī)學(xué)圖像預(yù)處理

首先，對(duì)待融合的醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理包括均值濾波、直方圖均衡化等操作，目的是消除圖像的噪聲和增強(qiáng)對(duì)比度。

4.2NSCT分解

將預(yù)處理后的醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行NSCT分解，得到低頻部分LL和多個(gè)高頻部分LH、HL、HH等。

4.3高頻部分處理

對(duì)高頻部分進(jìn)行處理。在本文中，采用基于加權(quán)平均的特征融合方法，即通過(guò)設(shè)定不同的權(quán)重對(duì)高頻部分進(jìn)行加權(quán)平均，以保留不同頻率的細(xì)節(jié)信息。

4.4低頻部分與處理后的高頻部分融合

將處理后的高頻部分與低頻部分進(jìn)行融合。本文采用基于像素平均值的融合方法，在每個(gè)像素位置上對(duì)低頻部分和高頻部分進(jìn)行平均，得到融合后的圖像。

5實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

在本文的實(shí)驗(yàn)中，選擇了一組醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行融合。對(duì)比傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像融合算法，本文提出的算法在清晰度和對(duì)比度上有較大提升。同時(shí)，融合后的圖像能夠更好地顯示出醫(yī)學(xué)圖像的細(xì)節(jié)信息，為醫(yī)生提供更準(zhǔn)確的診斷依據(jù)。

6結(jié)論

本文提出了一種基于非下采樣剪切波變換的醫(yī)學(xué)圖像融合算法。該算法通過(guò)將醫(yī)學(xué)圖像分解為低頻和高頻部分，并用非下采樣剪切波變換對(duì)高頻部分進(jìn)行處理，最后將低頻部分和處理后的高頻部分進(jìn)行融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠有效地提高醫(yī)學(xué)圖像的清晰度和對(duì)比度，為醫(yī)生提供更準(zhǔn)確的診斷依據(jù)。未來(lái)，可以進(jìn)一步優(yōu)化算法，提高融合效果綜上所述，本文提出的基于非下采樣剪切波變換的醫(yī)學(xué)圖像融合算法在實(shí)驗(yàn)中取得了較好的效果。通過(guò)將醫(yī)學(xué)圖像分解為低頻和高頻部分，并對(duì)高頻部分進(jìn)行加權(quán)平均處理，再與低頻部分進(jìn)行像