[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

说明书

本发明公开一种联合小波变换域和空间域的医学图像融合方法，先将PET图像的RGB颜色空间转换为HSI颜色空间，然后提取HSI颜色空间中各个通道的功能信息；再将PET图像中提取的亮度通道的小波分解系数和MRI图像的小波分解系数进行融合，再进行小波逆变换，首次得到在小波变换域中融合后的亮度通道；再次提取融合后亮度通道中的功能信息，并与带有解剖信息的MRI图像在空间域中进行融合，第二次得到在空间域中融合后的亮度通道，最后将新的HSI颜色空间转换成RGB颜色空间，获得最终的融合图像。此种图像融合方法可在单幅图像中融合PET的功能信息和MRI的解剖信息，同时保证图像清晰，边缘干净。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及医学图像的融合方法，尤其涉及一种对MRI图像和PET图像进行融合的方法。

背景技术

现有的医学图像可分为两大类：解剖图像和功能图像。解剖图像的特点是能够在高分辨率的条件下，对人体的内部器官或者组织的结构做出很好的展示，但无法分辨反映出新陈代谢的信息，包括核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)、计算机X射线断层造影成像(Computerized Tomography，CT)和B超等；功能图像包括正电子发射型断层成像(Positron Emission Tomography，PET)和单光子发射型计算机断层成像(SinglePhoton Emission Computed Tomography，SPECT)等，这类医学图像可以有效提取人体内关于新陈代谢的信息，其最大的缺点是分辨率不足，可参见高上凯著医学成像系统[M].清华大学出版社，2011:1-4，第11-24页。图像融合的目的就是能从多幅源图像中获得更多的信息，如Di Guo,Jingwen Yan,Xiaobo Qu.High quality multi-focus image fusion usingself-similarity and depth information,Optics Communications,338:138-144,2015.；屈小波,闫敬文,杨贵德.改进拉普拉斯能量和的尖锐频率局部化Contourlet域多聚焦图像融合方法.光学精密工程，17(5):1203-1212,2009.；以及Xiaobo Qu,Jingwen Yan,Hongzhi Xiao,Ziqian Zhu.Image fusion algorithm based on spatial frequency-motivated pulse coupled neural networks in nonsubsampled contourlet transformdomain.Acta Automatica Sinica,vol.34,no.12,pp.1508-1514,2008.。医学图像融合就是以不同模态的医学图像间相关联性为基础进行对照匹配，再利用医学图像间存在的差异进行互相补充，完整呈现目标部位的全部信息，以此作为病患就医的重要依据，参见Singh,R.；Srivastava,R.；Prakash,O.；Khare,A.Mixed scheme based multimodal medicalimage fusion using Daubechies Complex Wavelet Transform,in 2012InternationalConference on Informatics,Electronics&Vision(ICIEV),pp.304-309,18-19May 2012.以及张鑫,陈伟斌.Contourlet变换系数加权的医学图像融合,中国图象图形学报,19(1):133-140，2014.。

发明内容

本发明的目的，在于提供一种联合小波变换域和空间域的医学图像融合方法，其可在单幅图像中融合PET的功能信息和MRI的解剖信息，同时保证图像清晰，边缘干净。

为了达成上述目的，本发明的解决方案是：

一种联合小波变换域和空间域的医学图像融合方法，包括如下步骤：