[发明专利]基于多特征的3-D剪切波域多模态医学序列图像融合方法有效
| 申请号： | 201710815872.7 | 申请日： | 2017-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN107610165B | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 罗晓清;张战成;席新星;张宝成;王骏;董静 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06T7/38 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多特征的3‑D剪切波域多模态医学序列图像融合方法，主要解决2‑D分解工具无法处理3‑D图像以及单特征融合方法易引入错误信息的问题。其实现步骤是：1)待融合序列图像进行3‑D剪切波变换，得到高频、低频系数；2)低频子带系数采用基于区域能量取大的融合规则，高频子带系数采用综合多特征的融合规则；3)融合后的高、低频系数执行3‑D剪切波逆变换获得融合后的序列图像。本发明能充分考虑了系数之间的相关性，精确地表示源图像的纹理、细节等特征，从而能有效避免将错误信息引入融合图像中，提高视觉效果，相比传统的融合方法极大地提高了融合图像的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 剪切 波域多模态 医学 序列 图像 融合 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多特征的3‑D剪切波域多模态医学序列图像融合方法，其特征是：首先对待融合的多模态医学序列图像进行3‑D剪切波变换，对高频子带系数建立上下文隐马尔卡夫模型(CHMM)，然后对低频子带系数采用基于区域能量的融合规则，对高频子带系数采用综合多特征的融合规则来确定低频和高频子带融合系数，最后对融合后的子带系数进行3‑D剪切波逆变换得到最终的融合序列图像。
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