基于Contourlet变换和T混合模型的医学图像融合算法

摘要

医学图像融合已经成为医学图像处理领域的热门研究之一.针对基于高斯混合模型的期望最大值融合算法容易导致局部细节丢失的问题,提出了一种基于Contourlet变换的T混合分布图像融合方法.首先通过GIHS(Generalized Intensity-Hue-Saturation)变换将彩色医学图像从RGB颜色空间变换到GIHS空间,进而通过轮廓波变换(Contourlet)获得高频和低频两个部分;然后采用系数绝对值选大法和基于T分布混合模型期望最大法分别对高频部分和低频部分进行融合;最后利用Contourlet反变换获得新强度,将其和PET图像的其他分量通过GIHS反变换得到融合结果.该方法相比于其他的融合方法,具有信息量丰富、清晰度高等优点.