抗混叠轮廓波HMT模型的医学图像融合

• 作 者: 金炜 励金祥 杨任尔
• 机 构: 宁波大学信息科学与工程学院
• 出 处: 中国图象图形学报
• 发表日期: 2010年02期
• 关键词: 抗混叠轮廓波变换 滤波器组 隐马尔可夫模型 医学图像融合 aliasing-free contoudet transform filter banks hi
• 基金项目: 基金项目：浙江省自然科学基金项目（Y1080778）,宁渡市自然科学基金项目（2008A610012）,宁波大学人才工程项目（x130710008）志谢：本文MR-T1/MR.T2实验图像来自哈佛医学院Atlas项目组,特此表示感谢.

为了更好地对医学图像进行融合,提出了一种利用抗混叠轮廓波HMT模型的图像融合新算法。该算法首先对原始轮廓波变换的频谱混叠问题展开研究,明确LP分解中的两个低通滤波器不满足Nyquist抽样定律是造成混叠的主要原因。接着,在对低通滤波器考虑带限约束条件下,设计了一种能抑制混叠的利用双通道滤波器组结构的多尺度分解方案,用于代替原始轮廓波变换的LP分解,结合方向滤波器组,实现了一种抗混叠的轮廓波变换。在此基础上,提出一种采用隐马尔可夫树(HMT)来刻划变换系数尺度间相关性的医学图像成像模型,并以期望最大化