基于一种新分解框架结合局部拉普拉斯滤波的医学图像融合

作者：孟令玉; 聂仁灿^*; 周冬明; 贺康建; 何敏

来源：计算机应用, 2018, 38(S2): 306-309.

• 多尺度分解
• 分解框架
• 局部拉普拉斯滤波
• 图像融合
• 局部能量

针对局部拉普拉斯多尺度分解复杂性,提出基于一种新分解框架结合局部拉布拉斯滤波的医学图像融合算法。首先,对待融合的源图像用新的分解框架分解为高频部分和低频部分;然后,高频部分用感兴趣信息进行融合,低频部分再次用局部拉普拉斯滤波进行分解,分解得到的高低频部分分别采用感兴趣信息和局部能量最大值进行融合;其次,用逆局部拉普拉斯得到重构图像;最后,将重构图像和高频融合部分采用一定的加法运算得到最终图像。实验结果表明,与离散余弦谐波小波变换(DCHWT)等算法相比,该算法空间频率提升14. 46%,边缘信息提升12. 93%,对于提高临床诊断的准确率具有一定的价值。

• 单位
  云南大学