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根据不同的成像原理，会形成不同的图像，这些图像有各自的特征和反映的信息，如何将他们各自的图像信息进行有效的整合，就是图像融合产生的意义。医学图像融合是图像融合应用中的一大分类，为临床医学诊断和生物医学起到了巨大的支持和促进作用，是一种重要的医学辅助技术。文章在对图像融合的技术发展分析起，介绍了图像融合技术的现状，医学图像的分类与特征，融合图像的质量参数分析，讨论了直觉模糊推理的定义，以及在图像融合中的应用，并在此基础上提出新的融合算法。模糊集和直觉模糊集推理已在众多领域中得到广泛的应用，文中介绍了模糊和直觉模糊推理在医学图像融合中的应用，同时阐述了Contourlet变换结合直觉模糊在医学图像融合中的应用，分析了模糊和直觉模糊之间的关系和差别，并在此基础上，在空域引入了图像特征这一参数集，提出了引入灰度特征的直觉模糊医学图像融合推理规则以及引入平均梯度的直觉模糊医学图像融合推理规则两种融合新算法；而在频域方面，同样以Contourlet变换为基础，将时域的方法引入空域进行推理融合，针对直觉模糊推理有局限的情况下，同样采用引入灰度特征和平均梯度特征这两种方法来进行图像融合，采用统一的CT和MRI图像组进行实验仿真，并与传统的模糊与直觉模糊图像融合方法以及传统的基于Contourlet变换的直觉模糊推理方法作对比，通过在Matlab7.0环境下的实验结果对比分析，证明了文中提出的方法在图像质量上均有一定的提高，不但能反应更多的图像信息，同时有较高的信噪比，相比传统的方法有一定的改进和优势。