基于小波多尺度分解的肿瘤图像融合 - Journal of Northeastern .PDFVIP

第2 6 卷第4 期 东 北 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 ) Vol 26 ,No . 4 2 0 0 5 年 4 月 Journal of Nort heastern U niver sity (N at ural Science) Ap r . 2 0 0 5 文章编号 : (2005) 基于小波多尺度分解的肿瘤图像融合 1 2 3 3 王 　宏 , 杨春梅 , 袁正华 , 赵海滨 ( 1. 东北大学 机械工程与自动化学院 , 辽宁 沈阳　110004 ; 2 . 沈阳军区总医院 , 辽宁 沈阳　1100 15 ; 3 . 东北大学 信息科学与工程学院 , 辽宁 沈阳　110004) 摘 　　　要 : 提出了一种基于多尺度小波分解的图像融合方法 ,该方法利用小波变换对每一图像 进行多尺度分解 ,对各分解层上不同频带的子图像采用不同的融合处理 在高频域内采用模板匹 · 配方法计算出图像区域的统计平均值和方差 ,从而确定源图像在图像融合中提供信息的比例 在 · 低频域内采用平均算子进行融合 , 以保留图像的背景信息 最后利用小波逆变换得到融合图像 并 · · 用这种方法成功地对肿瘤 CT 图像进行了融合处理 ,实验结果表明该融合技术是一种有效的方法 , 获得的融合图像更适合人们的视觉特性 · 关 　键 　词 : 图像融合 ;小波分解 ;模板匹配 ;平均算子 ;肿瘤图像 中图分类号 : TP 39 14 1 　　　文献标识码 : A 图像融合是将不同传感器对同一 目标检测而 1 　图像的小波分解 得到的多幅图像数据用某种方法进行处理 ,生成 一幅能够更加有效地表示 目标检测信息的新图 本文使用小波分解方法来实现多尺度分析 , 像[ 1～3 ] 它是通过多幅图像间的冗余数据处理来 经小波分解后 ,将原始图像分解成低频图像和高 · 提高图像的可靠性 ,通过对多幅图像间的处理来 频图像 ,低频图像还可以进一步分解 ,分解的各级 提高图像的清晰度 与单一 、孤立的原始图像相 子图像都包含着原始图像的空间信息 Mallat 提 · · 比,经融合技术处理的图像更适合人或机器的视 出了多尺度小波分解与重构的金字塔算法 , 即利 觉特性 ,可以提供更多的目标信息 比如 , 由于受 用两个一维滤波器实现对二维图像的快速分解 , · 到云 、烟雾 、照明环境以及传感器固有特性等因素 再利用两个一维重构滤波器实现图像的重构[ 10 ] · 的影响 ,通过单一传感器所获得的图像信息不足 这里令 H 为平滑滤波器的滤波算子, G 为镜象 以用来对 目标和场景进行更好的检测 、分析和理 滤波器的滤波算子, 其下标 r 和 c 分别对应图像