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NSCT域中基于Log-Gabor能量的多峰医学图像融合
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上传时间: 2021-03-03
详细说明：多模式医学图像融合是无创诊断，图像引导放射治疗和治疗计划等临床应用中的强大工具。 本文提出了一种新的基于非下采样Contourlet变换（NSCT）的多模态医学图像融合方法，该方法近似不变，可以有效地抑制伪Gibbs现象。 原始医学图像首先由NSCT转换，然后融合低频和高频分量。 可以提供对比度和亮度不变表示的相位一致性用于融合低频系数，而可以从清晰细节部分有效确定频率系数的Log-Gabor能量用于融合高频系数。 将所提出的融合方法与基于离散小波变换（DWT），快速离散曲线小波变换（FDCT）和基于双树复小波变换（DTCWT）的图像融合方法以及其他基于NSCT的方法进行了比较。 视觉和定量的实验结果表明，与其他算法相比，所提出的融合方法能够获得更有效，更准确的多峰医学图像融合结果。 此外，通过对患有复发性肿瘤图像的女性进行临床实验，证明了所提出方法的适用性。
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