基于NSCT的CT与MRI图像融合算法的研究

摘要

CT和MRI图像融合技术可以将CT和MRI两种图像信息综合在一起，充分利用两种图像的互补性，获得更丰富的信息，为临床诊断和治疗提供更有效的帮助。
　　 本文首先介绍了CT与MRI图像融合的意义和方法，并对像素级融合方法中的拉普拉斯金字塔融合法和小波变换融合法进行了深入的研究。拉普拉斯金字塔融合法可以提供图像的多分辨率信息，但不包含方向性信息；小波变换融合法虽然具有了方向信息，但只有三个方向的信息，不能最优地表示光滑曲线的奇异性。针对上述两种方法存在的问题，论文详细研究了NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)图像变换理论，并对CT图像进行了分解实验，说明了NSCT图像变换理论可以充分挖掘源图像的方向信息，体现了多尺度、多方向性，并且由于NSCT的平移不变性，可有效地避免吉布斯现象。另外，论文研究了图像融合规则，并通过实验验证了不同尺度图像融合规则选取的重要性。从而进一步提出了基于NSCT和PCNN(PulseCoupled Neural Network)的图像融合算法。该算法利用NSCT变换的多尺度、多方向性及平移不变性，采用图像均值作为PCNN对应神经元的链接强度，并结合局部能量信息，对CT和MRI图像进行融合。通过对融合结果的评价，表明本文提出的融合方法可以获得骨骼和软组织均较清晰的CT与MRI图像融合结果。

目录

文摘

英文文摘

论文说明：图表目录、注释表

声明

第一章绪论

1.1课题研究的背景和意义

1.2国内外研究现状

1.3本文的主要研究内容

1.4论文结构

第二章图像融合

2.1 CT与MRI图像融合

2.2 CT与MRI图像融合方法

2.3 CT与MRI像素级图像融合方法

2.3.1金字塔变换融合法

2.3.2小波变换融合法

2.4本章小结

第三章基于NSCT图像变换理论的融合方法研究

3.1有效的图像表示法理论

3.2 Contourlet变换

3.2.1 Contourlet结构

3.2.2 Contourlet变换的多尺度和方向特性

3.3图像的NSCT变换

3.3.1非采样金字塔结构

3.3.2非采样方向滤波器组

3.3.3非采样金字塔和非采样方向滤波器组的结合

3.3.4 NSCT特性的研究

3.4 NSCT变换实验结果与讨论

3.5本章小结

第四章基于NSCT和PCNN的CT与MRI图像融合算法的研究

4.1 CT和MRI图像融合规则研究

4.1.1基于像素特性的融合规则

4.1.2基于区域特性的融合规则

4.1.3 CT和MRI图像融合规则分析

4.2 PCNN的原理和特征

4.2.1 PCNN神经元标准模型与简化模型

4.2.2 PCNN原理

4.2.3 PCNN的基本特性分析

4.2.4基于PCNN的融合规则

4.3基于NSCT和PCNN的CT与MRI图像融合算法的实现

4.4本章小结

第五章CT和MRI图像融合实验结果与讨论

5.1 CT和MRI图像融合效果评价

5.1.1融合图像效果的主观评价

5.1.2融合图像效果的客观评价

5.2 CT和MRI图像融合结构的比较实验

5.3 CT和MRI图像融合规则的比较实验

5.4本章小结

第六章总结与展望

6.1全文工作总结

6.2工作展望

参考文献

致谢

在学期间的研究成果及发表的学术论文