摘要
针对医学图像,提出了一种基于多尺度几何分析的医学图像融合算法。首先,利用Contoutlet变换对待融合两幅图像进行分解,将得到的低频分量分别利用Shearlet变换分解,并采用区域能量加权平均的规则,进行一次融合得到融合低频分量;对得到的高频分量分别用小波变换进行分解,再用低频、高频取大的规则进行一次融合得到融合高频分量,最后对得到的融合高低频分量进行Contourlet逆变换得到融合结果。实验结果表明,该算法在信息熵和平均梯度等参数上有明显提升,且能更好地表征图像中不同的奇异性。
Medical image fusion based on muhiscale geometric analysis is discussed in this paper. This algorithm first uses contoulet transform to decompose the image, and uses shearlet transform to deal with the low frequency component and wavelet transform to deal with the high frequency components. All the components are fused to- gether and the final image is obtained by inverse contourlet transform. Experimental result shows our method improves the information entropy and average gradient of the image with better image singularity
出处
《电子科技》
2014年第8期19-21,共3页
Electronic Science and Technology
作者简介
魏扬（1989-）,男,硕士研究生.研究方向：基于多尺度几何分析的图像融合方法.E-mail：929476235@qq.com
