作者：楼建强; 戴文战; 李俊峰医学图像融合非下采样变换区域能量改进拉普拉斯能量和
摘要：提出一种多模态医学图像融合算法.用非下采样contourlet变换（non-subsampled contourlet transform,NSCT）将已配准的源图像进行分解,得到低频子带和多层高频子带,然后在各子带中将NSCT系数进行融合.对于低频子带,根据其特性制定规则融合区域能量、互信息、信息熵;对于高频子带,则依据改进的拉普拉斯能量和融合规则,用遗传算法自动优化其待定参数.将融合后的高、低频子带进行NSCT逆变换即可得到融合图像.对灰度和彩色医学图像进行的实验表明,与其他方法相比,用该算法得到的融合图像包含更丰富的纹理信息,视觉效果较好.
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
