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基于小波系数区域相似度的医学图像融合
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP751[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]河南科技大学电子信息工程学院,河南洛阳471039, [2]北京理工大学计算机科学与技术学院,北京100081
  • 相关基金:国家自然科学基金(60475021);河南省科技厅自然科学基金(0411010200)
中文摘要:

根据小波变换原理,给出了一种基于小波系数区域相似度的医学图像融合方法。首先,以图像小波变换系数的区域均值、方差、协方差统计参量构造匹配度和加权因子,对高频子图进行区域融合;然后,在低频部分采用绝对值取大的规则,进行图像融合;最后经过小波逆变换得到融合图像。实验证明,该方法得到的融合图像具有良好的视觉效果和量化指标,体现出更强的融合性能。

英文摘要:

Based on expatiate wavelet transform principle, a fusion method based on regional similarity of wavelet coefficients was proposed. The regional similarity was defined by means of mean, variance and covariance of decomposition coefficients, the matching degree and adding coefficient could be gained, and then the fusion calculation of high frequency sub-image could be completed. For low frequency sub-image, abstract coefficient was adopted. Finally the fusion image was obtained by taking inverse wavelet transform. The experimental results show this fusion scheme can fuse details of input images successfully, and it can perfectly display information of the each input image, therefore using this image fusion method can get more satisfactory result than using others.

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期刊论文 42 会议论文 9 著作 1
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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049