一种多模态医学图像融合方法

摘要

本发明公开了一种多模态医学图像融合方法，包括如下步骤：1)源图像分解：将至少2个源图像分别进行两级分解离散平稳小波变换，2)源图像融合：通过7个增强径向基函数神经网络将至少2个源图像进行融合，3)逆小波变换：通过逆小波变换，将7个融合子带变换为融合图像。本发明的有益效果是：通过平移不变多尺度变换算子，不仅提供了足够的方向信息，而且算法相对简单而易于操作。为了增强神经网络的自我学习能力，结合医学图像融合，我们采用像素值，区域能量，像素梯度和区域平均梯度来形成神经网络的输入层，精准提取目标特征点的信息，同是避免造成信息损失。