基于潜在低秩表示的双模态医学图像融合

摘要

医学图像融合是图像处理科研领域的热门课题。针对传统的PET-CT图像融合方法有效地融合了CT图像和PET图像的互补信息,但是在图像整体细节信息保留能力仍然不足,现提出一种基于潜在低秩表示的双模态医学图像融合方法,首先,将医学原图像通过潜在低秩表示方法分解为低秩部分、显著部分以及噪声部分。在低秩部分中,采用加权平均融合规则进行融合,以此来保留更多的图像整体信息,在显著部分中,使用求和策略进行融合,保留图像的细节信息。然后,将这两部分的融合图像再进行重构,得到最终融合图像。实验结果表明,融合图像无论是从客观上还是主观上,都具有良好的医学观察效果。