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基于互信息的多模态医学图像融合
被引量：
1
1
作者
李加恒
戴文战
李俊峰
《浙江理工大学学报（自然科学版）》
2016年第4期607-614,共8页
目前已知的医学图像融合算法未充分考虑源图像间差异性的大小，针对该不足提出了一种基于互信息特征的多模态融合算法。算法引入提升小波变换，将目标图像分解为高、低频子带，根据高频子带的互信息量不同，对低互信息子带采用区域梯度...
目前已知的医学图像融合算法未充分考虑源图像间差异性的大小，针对该不足提出了一种基于互信息特征的多模态融合算法。算法引入提升小波变换，将目标图像分解为高、低频子带，根据高频子带的互信息量不同，对低互信息子带采用区域梯度能量与区域标准差相结合的融合规则，对高互信息子带采用边缘强度取大的融合规则。通过多组目标图像融合对比的实验进行验证，算法融合得到的图像信息丰富，边缘清晰，具有良好的视觉特性和优秀的评价指标。
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关键词
医学图像融合
提升小波变换
互信息
区域梯度能量
区域
标准差
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题名
基于互信息的多模态医学图像融合
被引量：
1
1
作者
李加恒
戴文战
李俊峰
机构
浙江理工大学自动化研究所
浙江工商大学信息与电子工程学院
出处
《浙江理工大学学报（自然科学版）》
2016年第4期607-614,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61374022)
文摘
目前已知的医学图像融合算法未充分考虑源图像间差异性的大小，针对该不足提出了一种基于互信息特征的多模态融合算法。算法引入提升小波变换，将目标图像分解为高、低频子带，根据高频子带的互信息量不同，对低互信息子带采用区域梯度能量与区域标准差相结合的融合规则，对高互信息子带采用边缘强度取大的融合规则。通过多组目标图像融合对比的实验进行验证，算法融合得到的图像信息丰富，边缘清晰，具有良好的视觉特性和优秀的评价指标。
关键词
医学图像融合
提升小波变换
互信息
区域梯度能量
区域
标准差
Keywords
medical image fusion
lifting wavelet transform
mutual information
local gradient energy
local standard deviation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于互信息的多模态医学图像融合
李加恒
戴文战
李俊峰
《浙江理工大学学报（自然科学版）》
2016
1
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