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基于二维经验模态分解的医学图像融合

作　者: 薛辉
导　师: 李雄飞
学　校: 吉林大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 医学图像融合二维经验模态分解本征模态函数 Delaunay三角剖分主成分分析变换
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 71次
引　用: 1次
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内容摘要

近年来,医学图像融合日益成为图像处理、计算机视觉领域的研究重点,是计算机应用技术研究的重要领域。由于不同的医学图像采集设备具有不同的成像特点,使得采集到的不同的医学图像显示出不同的医学信息：CT图像侧重呈现了人体的骨质信息,而MRI图像则重点显示了人体的软组织信息。随着现代医学对诊断水平要求的不断提升,将CT和MRI等不同医学图像融合正呈现出前所未有的重要性,这将有利于对病人病灶部位的精度定位,以及排除采集设备自身的影像干扰,将有助于推动医疗诊疗水平的大幅提升。由美国工程院院士、美籍华人黄等人于1998年提出的一种全新的信号分析技术：Hilbert-Huang变换,它克服了传统的小波变换针对线性稳定信号的局限,同时适合线性、非线性,稳定、非稳定信号的分析。它运用经验模态分解方法筛选出一系列的本征模态函数和最后的残余量,具有良好的时频局部性,被广泛应用于一维信号分析和二维图像处理研究领域。本文主要介绍了基于经验模态分解EMD方法的医学图像融合方法,提出了基于EMD-PCA的医学图像融合新算法。并与其他融合方法进行对比实验,证明了本算法对于医学图像融合的可行性和优越性。

全文目录

提要  4-5
摘要  5-7
Abstract  7-12
第1章绪论  12-18
  1.1 引言  12-14
    1.1.1 研究背景和意义  12-13
    1.1.2 研究原理  13-14
  1.2 图像融合发展历程和研究现状  14-15
  1.3 图像融合层次和分类  15-17
  1.4 本文的整体安排以及结构  17-18
第2章 EMD基本理论  18-29
  2.1 传统的时频分析技术和局限  18-20
    2.1.1 傅里叶变换  18-19
    2.1.2 Wigner-Ville变换  19
    2.1.3 小波变换  19-20
  2.2 希尔伯特-黄变换(HHT)  20-24
    2.2.1 希尔伯特-黄变换的概念  20-21
    2.2.2 瞬时频率的概念  21-22
    2.2.3 本征模态函数(IMF)的概念  22-23
    2.2.4 时间尺度  23-24
  2.3 经验模态分解(EMD)  24-28
    2.3.1 经验模态分解原理  24-25
    2.3.2 EMD分解思想  25-27
    2.3.3 Hilbert谱和边际谱  27
    2.3.4 IMF的完备性和正交性  27-28
  2.4 本章小结  28-29
第3章 BEMD方法  29-39
  3.1 二维经验模态分解  29-30
    3.1.1 BEMD基本思想  29
    3.1.2 BEMD分解算法  29-30
  3.2 BEMD方法的关键问题  30-34
    3.2.1 极值点的选取  30-31
    3.2.2 包络面的插值  31-32
    3.2.3 筛分停止准则和分解停止准则  32-33
    3.2.4 边界抑制  33-34
  3.3 BEMD医学图像分解仿真实验  34-38
    3.3.1 BEMD医学图像分解实验  35-36
    3.3.2 BEMD分解的波形图  36-38
  3.4 BEMD分解的特点  38
  3.5 本章小结  38-39
第4章 BEMD方法在医学图像融合中的应用  39-52
  4.1 引言  39
  4.2 基于BEMD图像融合的思想和框架  39-40
    4.2.1 基于BEMD图像融合的思想  39-40
    4.2.2 基于BEMD图像融合的框架  40
  4.3 一种基于BEMD加权系数的图像融合算法  40-42
    4.3.1 基于加权系数的图像融合方法  40-41
    4.3.2 基于加权系数的图像融合实验  41-42
  4.4 一种基于EMD-PCA方法的医学图像融合新算法  42-47
    4.4.1 PCA基本理论  42-43
    4.4.2 PCA变换处理图像  43-44
    4.4.3 EMD-PCA融合规则  44-45
    4.4.4 图像融合效果评价  45-47
  4.5 仿真实验及结果分析  47-51
    4.5.1 仿真实验  47-49
    4.5.2 结果分析  49-51
  4.6 本章小结  51-52
第5章结论与展望  52-54
  5.1 本文工作总结  52-53
  5.2 经验模态分解方法的展望  53-54
参考文献  54-58
作者简介及在学期间所取得的科研成果  58-59
致谢  59

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