基于Shearlet变换和TV模型的医学图像融合

作者：吴一全; 殷骏; 朱丽

来源：数据采集与处理, 2013, (05): 565-571.

DOI：10.16337/j.1004-9037.2013.05.017

• 医学图像融合
• Shearlet变换
• 全变差模型
• 区域方差 medical image fusion
• Shearlet transform
• total variation model
• region variance

为了综合多模态医学图像的互补信息,为临床诊断和辅助治疗提供更为充分有效的依据,提出了一种基于Shearlet变换和全变差(Total variation,TV)模型的含噪医学图像融合方法。首先对源图像(CT/MRI图像或CT/PET图像)进行Shearlet变换,产生一个低频子带和若干高频子带。然后对低频子带采用基于区域方差的融合策略,以完整地保留源图像的解剖信息或功能信息;对于高频子带,则利用TV模型进行去噪预处理,避免噪声对融合结果的干扰,再采用改进拉普拉斯能量和(Sum-modified-Laplacian,SML)的融合策略,最大程度地融合边缘、细节信息。大量实验结果表明,与近年来提出...

• 出版日期2013
• 单位南京航空航天大学