[发明专利]一种联合小波变换域和空间域的医学图像融合方法

权利要求书

1.一种联合小波变换域和空间域的医学图像融合方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1，将PET图像的RGB颜色空间中的红、绿、蓝三个颜色通道转换为HSI颜色空间中的色调、饱和度和亮度三个通道，分别用H、S、I表示；

步骤2，初始化一个与亮度通道I维度相同的二值映射模板M，并设定一个正实数的阈值δ，当亮度通道I中的像素值大于阈值δ时，二值映射模板M对应位置的像素值置为1，否则二值映射模板M对应位置的像素值为0；

步骤3，将HSI颜色空间中的色调、饱和度和亮度三个通道分别和二值映射模板M进行矩阵的阿达马乘积，获取第二色调、第二饱和度和第二亮度通道，分别用字母表示，如下式：

其中，⊙表示阿达马乘积算符；

步骤4，用字母F表示MRI图像，分别对第二亮度通道和MRI图像进行多级小波分解，每个小波分解系数包含多个高频子带和一个低频子带；

步骤5，取两个图像小波分解后低频子带小波系数的平均值作为融合的低频子带的小波系数，取两个图像小波分解后高频子带中像素的绝对值较大的部分作为融合的高频子带的小波系数；再对融合后的子带进行小波逆变换，得到在小波变换域中融合后的第三亮度通道

步骤6，对第三亮度通道和二值映射模板M进行矩阵的阿达马乘积：筛选出第三亮度通道中具有功能信息的图像I₁；

步骤7，根据下式对二值映射模板M进行二值反转，得到反转的二值映射模板M^*：

其中，m和n分别表示像素的水平和垂直位置；再对MRI图像F和反转的二值映射模板M^*进行矩阵的阿达马乘积：I₂＝F⊙M^*，筛选出MRI图像中具有解剖信息的图像I₂；

步骤8，将具有功能信息的图像I₁和具有解剖信息的图像I₂相加：I_F＝I₁+I₂，得到在空间域中融合后的第四亮度通道I_F；

步骤9，将第四亮度通道I_F、第二色调通道以及第二饱和度通道从HSI颜色空间转换到RGB颜色空间，获得最终融合后的彩色图像。

2.如权利要求1所述的一种联合小波变换域和空间域的医学图像融合方法，其特征在于：所述步骤1中，根据下式进行转换：

其中，R、G、B分别表示红、绿、蓝颜色通道。

3.如权利要求1所述的一种联合小波变换域和空间域的医学图像融合方法，其特征在于：所述步骤2中，阈值δ的取值是0.12。

4.如权利要求1所述的一种联合小波变换域和空间域的医学图像融合方法，其特征在于：所述步骤9中，根据下式进行转换：

其中，分别表示最终融合后的彩色图像的红、绿、蓝颜色通道。