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基于纹理特征与广义相关性结构信息的医学图像融合
被引量：
2
1
作者
潘树伟
戴文战
李俊峰
《浙江理工大学学报（自然科学版）》
2017年第3期423-431,共9页
结合多尺度变换的图像特征,提出了一种基于纹理特征与相关性结构信息的医学图像融合方法。首先对已配准的源图像进行非下采样Contourlet变换,得到低频、高频子带系数。其次考虑人眼视觉对纹理特征的敏感性,提出局部差分计盒维数来统计...
结合多尺度变换的图像特征,提出了一种基于纹理特征与相关性结构信息的医学图像融合方法。首先对已配准的源图像进行非下采样Contourlet变换,得到低频、高频子带系数。其次考虑人眼视觉对纹理特征的敏感性,提出局部差分计盒维数来统计图像的纹理信息;分析NSCT高频子带兄弟系数间及其父子系数间的强相关性,分别计算出系数间的结构相似度与邻域拉普拉斯能量和,作为高频子带系数间的广义相关性结构信息。然后对低频提出Sigmoid函数自适应融合,对高频采用广义相关性结构信息取大法。最后进行逆NSCT变换得到融合图像。通过灰度与彩色图像融合实验发现,该算法不仅可以保留源图像的边缘信息,还得到较好的客观评价指标和视觉效果。
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关键词
医学图像融合
非下采样CONTOURLET变换
局部差分计盒维数
广义相关性结构信息
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题名
基于纹理特征与广义相关性结构信息的医学图像融合
被引量：
2
1
作者
潘树伟
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）》
2017年第3期423-431,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61374022)
文摘
结合多尺度变换的图像特征,提出了一种基于纹理特征与相关性结构信息的医学图像融合方法。首先对已配准的源图像进行非下采样Contourlet变换,得到低频、高频子带系数。其次考虑人眼视觉对纹理特征的敏感性,提出局部差分计盒维数来统计图像的纹理信息;分析NSCT高频子带兄弟系数间及其父子系数间的强相关性,分别计算出系数间的结构相似度与邻域拉普拉斯能量和,作为高频子带系数间的广义相关性结构信息。然后对低频提出Sigmoid函数自适应融合,对高频采用广义相关性结构信息取大法。最后进行逆NSCT变换得到融合图像。通过灰度与彩色图像融合实验发现,该算法不仅可以保留源图像的边缘信息,还得到较好的客观评价指标和视觉效果。
关键词
医学图像融合
非下采样CONTOURLET变换
局部差分计盒维数
广义相关性结构信息
Keywords
medical image fusion
nonsubsampled contourlet transform
local differential box counting dimension
generalized correlation structure information
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于纹理特征与广义相关性结构信息的医学图像融合
潘树伟
戴文战
李俊峰
《浙江理工大学学报（自然科学版）》
2017
2
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