醫(yī)學圖像融合技術研究.pdf

1、本文對醫(yī)學圖像融合的理論、方法和技術作了全面、細致的研究。首先對研究背景以及醫(yī)學圖像融合的有關概念、分類及方法進行了綜述，然后分別深入研究了單模醫(yī)學圖像的配準、多模醫(yī)學圖像的配準以及圖像信息的融合。對于單模醫(yī)學圖像的配準，由于其來源于同一醫(yī)學圖像設備，故圖像間差別很小，可利用相關性測度來進行配準，本文選用了最小方差測度、標準化相關測度作為兩幅圖像間相似性準則來估計變換參數(shù)，同時也使用了基于最大互信息的方法進行配準，并對配準結果進行了

2、比較分析。在配準過程中，最優(yōu)化程序的選擇在很大程度上決定了配準的速度和結果。這里我們采用梯度坡降法（gradient descent method）和Powell搜索算法相結合的方法，在很大程度上解決了局部極值的問題，又克服了Powell搜索算法的效率差的問題。由于經小波變換后，圖像在不同分辨率上的細節(jié)信息不會互相干擾，融合圖像的塊狀偽影亦容易消除，因此，我們提出了基于小波變換的圖像融合方法：將待融合的原始圖像首先進行小波變換，把其