【摘 要】
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医学图像融合是信息融合领域中一个重要的分支。基于对病情做出准确诊断这一目的,往往需要对来自同一或不同医学成像设备在不同环境条件下采集同一病变区域的图像信息进行研
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医学图像融合是信息融合领域中一个重要的分支。基于对病情做出准确诊断这一目的,往往需要对来自同一或不同医学成像设备在不同环境条件下采集同一病变区域的图像信息进行研究与分析。但在临床诊断中,获取单一的图像是很难为医生提供全面的病情等信息,而医学图像融合技术正好能解决这一问题,该技术在疾病诊断与辅助治疗方面给医生提供了安全可靠的保障。因此,医学图像融合方法的研究具有着重要的理论价值和实际应用价值。图像融合技术的原理是对不同图像中的有用信息进行了综合,获得一幅细节更丰富、信息更全面的融合图像。目前已成功地将融合技术应用到临床医学上,如在图像引导放疗手术、非入侵诊断与治疗方案设计等方面都取得了显著性成果。尽管许多学者提出了大量的融合算法,但这些算法大多适用于特定类型的医学图像,缺乏良好的适用性与鲁棒性,同时在一定程度上限制了临床医学的发展。为解决上述问题,本文提出了两种医学图像融合方法。第一种是基于两次低秩分解与字典学习的医学图像融合方法,该方法将待融合图像低秩分解后对稀疏融合图像进行第二次分解,有效的将低秩分解与稀疏表示的优势结合,从而获得医学融合图像;第二种是基于低秩稀疏分解与显著性度量的医学图像融合方法,该方法在融合规则上对低秩成分与稀疏成分分别采取不同的策略,使得到的融合图像既能保留源图像更多的亮度信息又能保留更多的显著性稀疏成分并且视觉效果良好。最后,实验结果和分析表明,所提出的方法无论从人眼视觉上还是客观评价指标角度上都极大提升了医学图像融合质量并优于其他融合方法。
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