基于非下采样轮廓波变换的多模态医学图像融合

摘要

由于基于小波变换的图像融合方法仅在水平、垂直、对角线三个方向对图像的高频信息进行分解,易造成图像轮廓的不连续性,而基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的融合方法能够对图像中的高频信息进行多方向分解.本文基于NSCT对多模态医学图像进行融合,以区域能量平均加权法作为NSCT变换后低频子带的融合规则,区域能量中心加权作为高频内层带通子带的系数融合规则,外层带通子带则采用区域能量最大的系数融合规则.通过对精确配准的头部PET、CT、MR图像的融合实验,借助清晰度、信息熵、联合熵等指标进行客观评价,‘prewitt’算子提取融合图像的边缘信息进行主观评价,验证该算法在视觉效果、信息含量、实时性和长轮廓表达上的优势.相较于其他文献中提出的算法,本文算法得到的融合结果信息丰富程度提升约7％、清晰度提升约31.7％、程序运行时间缩短一半,应用前景可观.