[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

摘要

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。

主权项

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：IF＝I1+I2，得到在空间域中融合后的第四亮度通道IF；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。