小波域CT/MRI医学图像融合新方法

吉林大学学报(工学版) ›› 2013, Vol. 43 ›› Issue (增刊1): 25-28.

小波域CT/MRI医学图像融合新方法

王昕^1,2, 李玮琳¹, 刘富²

1. 长春工业大学计算机科学与工程学院, 长春 130012;
2. 吉林大学通信工程学院, 长春 130022

收稿日期:2012-05-20 发布日期:2013-06-01
通讯作者: 刘富(1968-),男,教授.研究方向:计算机视觉及模式识别.E-mail:liufu@mail.jlu.edu.cn E-mail:liufu@mail.jlu.edu.cn
作者简介:王昕(1972-),女,副教授.研究方向:图像处理与机器视觉.E-mail:wangxin315@mail.ccut.edu.cn
基金资助:
吉林省科技厅自然科学基金项目(201215127).

New algorithm of CT/MRI medical image fusion based on wavelet domain

WANG Xin^1,2, LI Wei-lin¹, LIU Fu²

1. College of Computer Science and Engineering, Changchun University of Technology, Changchun 130012, China;
2. College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun 130022, China

Received:2012-05-20 Published:2013-06-01

摘要/Abstract

摘要：

针对传统小波变换融合算法对细节信息的丢失问题,提出了一种新的小波域CT/MRI医学图像融合算法,利用平均梯度和方差两个指标来指导低频分量的融合;对高频分量采用基于梯度能量比加权的融合规则。实验结果表明,与传统的小波变换方法相比,此方法能够充分地将两种不同模式的信息融合在一起,很好地保留原始图像的重要特征,融合图像包含更丰富、更全面的细节信息,有效提高了医学图像融合的信息量。

关键词: 医学图像融合, 小波变换, 平均梯度, 梯度能量比

Abstract:

To solve the problem of losing details with traditional image fusion algorithms based on wavelet transform,a new CT/MRI medical image fusion algorithm based on wavelet domain was proposed.Average gradient and variance were used to determine the low-frequency component of the fused image;Gradient energy ratio weighted fusion rule was used to fuse the high-frequency components.Compared with the traditional methods of wavelet transform,the experimental results show that the new algorithm can fully fuse the two different modes information together and preserve the important features of the original images.The fused image contains richer and more comprehensive details,which increases the amount of the medical image fusion information effectively.

Key words: medical image fusion, wavelet transform, average gradient, gradient energy ratio

中图分类号:

TN911.73

王昕, 李玮琳, 刘富. 小波域CT/MRI医学图像融合新方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(增刊1): 25-28.

WANG Xin, LI Wei-lin, LIU Fu. New algorithm of CT/MRI medical image fusion based on wavelet domain[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(增刊1): 25-28.

参考文献

[1] 田捷,包尚联,周明全.医学影像处理与分析[M].北京:电子工业出版社,2003.

[2] 阮春,李月卿.医学图像融合技术及其应用研究概况[J].医学影像学杂志,2001,11(6):408-410. Ruan Chun,Li Yue-qing.Medical image fusion technology and its application research survey[J]. Journal of Medical Imaging,2001,11(6):408-410.

[3] 杨波,敬忠良.梅花形采样离散小波框架图像融合算法[J].自动化学报,2010,36(1):12-22. Yang Bo,Jing Zhong-liang.Image fusion algorithm based on quincunx sampling discrete wavelet frame[J].Acta Automatica Sinica, 2010,36(1):12-22.

[4] 许开宇,李双一.基于小波变换的图像融合算法的实现[J].红外技术,2007,29(8):455-458. Xu Kai-yu,Li Shuang-yi.Image fusion algorithm based on wavelet transform[J].Infrared Technlogy,2007,29(8):455-458.

[5] 苗启广,王宝树.基于小波变换与局部能量的聚焦图像融合.[J]计算机科学,2005,32(2):229-232. Miao Qi-guang,Wang Bao-shu.Multi-focus image fusion based on wavelet transform and local energy [J].Computer Science,2005,32(2):229-232.

[6] 罗述谦,周国宏.医学图像处理与分析[M].北京:科学出版社,2003.

[7] David L H.An introduction to multi-sensor fusion [J].Proc of the IEEE,1997,85(1):6-23.

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[14]	高印寒，谢军，梁杰，李强3 . 基于小波分析的听觉滤波器组模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2008, 38(增刊): 177-0181.
[15]	王爱丽，张晔，谷延锋，陈雨时 . 基于多小波变换的SAR图像压缩[J]. 吉林大学学报(工学版), 2008, 38(04): 966-969.

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