【图像融合】基于联合双边滤波和局部梯度能量的多模态医学图像融合研究附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

本研究提出一种基于联合双边滤波和局部梯度能量的多模态医学图像融合方法。通过联合双边滤波对源图像进行预处理，抑制噪声并保留边缘；利用局部梯度能量衡量图像局部信息的丰富程度，以此为依据进行图像融合决策。详细阐述方法的原理、算法流程，通过与传统融合方法对比实验，验证该方法在保留图像细节、增强对比度和提高诊断信息完整性等方面的优势，为多模态医学图像融合提供新的有效途径。

关键词

多模态医学图像；联合双边滤波；局部梯度能量；图像融合

一、引言

多模态医学图像融合是将来自不同成像设备（如 CT、MRI、PET 等）的医学图像进行融合处理，整合各模态图像的互补信息，为医生提供更全面、准确的诊断依据，在临床诊断、手术规划和治疗效果评估等方面具有重要意义。然而，多模态医学图像往往存在噪声干扰，且不同模态图像的特征差异较大，如何有效去除噪声、保留图像细节并实现高质量的融合是当前研究的关键问题。联合双边滤波是一种能够在平滑图像的同时保留边缘的滤波方法，局部梯度能量可有效反映图像局部信息的丰富程度。本研究将二者结合，开展多模态医学图像融合研究，旨在提升融合图像的质量。

二、联合双边滤波与局部梯度能量原理

三、基于联合双边滤波和局部梯度能量的多模态医学图像融合算法

3.1 算法流程

图像预处理：对多模态医学源图像（如 CT 图像和 MRI 图像）分别进行联合双边滤波处理，去除图像中的噪声，同时保留图像的边缘和细节。在处理过程中，可选择其中一幅图像作为引导图像，也可根据实际情况设计合适的引导策略。

局部梯度能量计算：对经过预处理后的各模态图像，计算每个像素点的局部梯度能量，得到各模态图像的局部梯度能量图。

融合规则制定：根据局部梯度能量图，制定融合规则。常见的融合规则是比较各模态图像对应像素点的局部梯度能量大小，将局部梯度能量较大的像素值赋予融合图像相应位置的像素。例如，对于 CT 图像和 MRI 图像，若 CT 图像中某像素点的局部梯度能量大于 MRI 图像对应像素点的局部梯度能量，则将 CT 图像中该像素点的值作为融合图像中对应像素点的值；反之，则取 MRI 图像中该像素点的值。

生成融合图像：按照融合规则，对各模态图像的像素进行融合，生成最终的多模态医学融合图像。

3.2 参数选择

联合双边滤波中的参数，如邻域窗口大小、空间邻近度权重和像素值相似度权重的高斯函数标准差等，对滤波效果影响较大。一般来说，较大的邻域窗口可增强平滑效果，但可能会模糊边缘；较小的标准差会使像素值相似度权重更注重像素值的精确匹配，有助于保留细节，但可能对噪声的抑制效果减弱。局部梯度能量计算中，梯度算子的选择也会影响计算结果，不同的梯度算子对图像边缘和细节的敏感度不同。这些参数通常需要根据图像的特点和实际融合需求，通过实验进行调整和优化。

四、结论与展望

本研究提出的基于联合双边滤波和局部梯度能量的多模态医学图像融合方法，通过联合双边滤波有效去除图像噪声并保留边缘，利用局部梯度能量进行融合决策，提高了融合图像的质量。实验结果表明，该方法在客观评价指标和主观视觉评价上均优于传统融合方法。然而，该方法在参数自适应调整和处理大规模多模态医学图像数据的效率方面仍存在不足。未来研究将致力于探索更有效的参数自适应优化算法，结合深度学习等技术提高算法的处理效率和融合性能，以满足临床应用中对多模态医学图像融合的更高要求。