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基于小波变换的CT/MRI图像融合技术

作　者: 许占伟
导　师: 张涛
学　校: 中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）
专　业: 光学工程
关键词: 医学图像融合像素级融合特征级融合离散平稳小波变换 Contourlet变换主成分分析
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

医学图像融合是将不同医学图像之间的互补信息进行融合,使得融合图像包含着比任何一幅源图像更加清晰的细节以及更丰富的信息,为对病灶的观察和对疾病的诊断提供了更加直观、全面和清晰的判断依据,提高了疾病的检出率。论文以CT、MRI图像为研究对象,以基于小波变换的图像融合技术为研究重点。论文首先介绍了医学图像融合技术的发展背景以及国内外的研究现状,医学图像融合的基本概念及其在医疗领域的应用价值,并对常见医学图像的成像原理及成像特点作了简单的介绍,重点分析了CT、MRI的成像原理和成像特点。对现有的融合算法,包括成分分析法、金字塔分解法和小波分解法以及不同融合规则进行了对比分析,并介绍了现有的融合图像的评价体系。最后以单独两章的内容分别介绍了论文提出的算法——基于离散平稳小波变换与主成分分析的图像融合以及基于非采样轮廓波的特征图像融合。实验证明,论文中提出的算法能较好的对CT、MRI图像进行融合,融合图像中骨骼和软组织均清晰。相比于现有的融合算法,论文提出的算法存在一定的优势。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-13
  1.1 医学图像融合的发展背景  9
  1.2 国内外的研究现状  9-11
    1.2.1 国外的研究现状  9-10
    1.2.2 国内的研究现状  10-11
  1.3 研究目的与研究意义  11
  1.4 论文内容安排  11-13
第2章 CT 与 MRI 成像原理与图像融合基础  13-27
  2.1 CT 与MRI 成像原理与成像特点  13-15
  2.2 CT、MRI 成像特点比较以及融合的必要性分析  15-17
    2.2.1 CT、MRI 成像特点比较  15-16
    2.2.2 CT、MRI 图像融合的必要性分析  16-17
  2.3 图像融合的定义  17
  2.4 医学图像融合的分类  17-20
  2.5 医学图像融合性能评价体系  20-23
    2.5.1 主观的评价方法  20-21
    2.5.2 客观的评价方法  21-23
  2.6 常见的医学图像融合方法  23-27
    2.6.1 加权平均法  23-24
    2.6.2 图像灰度取最大值最小值法  24
    2.6.3 金字塔分解法  24-25
    2.6.4 加权平均法与拉普拉斯金字塔融合算法性能的比较  25-27
第3章小波理论基础与 DICOM 医学图像格式  27-37
  3.1 小波理论基础  27-30
    3.1.1 傅里叶变换的缺陷  27-28
    3.1.2 小波理论  28-30
  3.2 小波理论在图像融合中的应用  30-34
    3.2.1 图像的小波分解  30-32
    3.2.2 基于小波分解的图像融合模型  32-33
    3.2.3 融合规则的选择  33-34
  3.3 DICOM 医学图像格式  34-37
第4章基于离散平稳小波变换与主成分分析的图像融合技术  37-49
  4.1 图像的离散平稳小波变换  38
  4.2 PCA 变换  38-40
  4.3 交叉视觉皮质模型  40-41
  4.4 Canny 边缘检测算子  41-43
  4.5 算法融合步骤  43-44
  4.6 实验与分析  44-48
  4.7 结论  48-49
第5章非采样 Contourlet 变换与 ICM 相结合的图像融合  49-58
  5.1 Contourlet 变换的基本原理  49-52
  5.2 非采样Contourlet 变换的基本原理  52-53
  5.3 算法融合步骤  53-54
  5.4 实验与分析  54-57
  5.5 结论  57-58
第6章总结与展望  58-60
参考文献  60-63
在学期间学术成果情况  63-64
指导教师及作者简介  64-65
致谢  65

基于小波变换的CT/MRI图像融合技术

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