【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

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在现代医学诊断领域，医学影像技术扮演着不可或缺的角色。不同模态的医学图像能够提供人体组织和器官的不同信息，例如 CT 图像具有较高的空间分辨率，能够清晰地显示骨骼等高密度组织的结构；MRI 图像则对软组织的分辨能力较强，可准确呈现脑部、肝脏等软组织的病变情况。然而，单一模态的医学图像往往存在信息局限性，难以全面反映人体的生理和病理状态。

多模态医学图像融合技术应运而生，其旨在将不同模态医学图像中的有用信息进行整合，生成一幅包含更丰富、更全面信息的融合图像，为医生的诊断和治疗方案制定提供更有力的支持。例如，在肿瘤诊断中，将 PET 图像（可显示肿瘤代谢活性）与 CT 图像（可显示肿瘤位置和形态）融合，能够帮助医生更准确地确定肿瘤的范围和性质，从而制定更精准的治疗计划。

当前，多模态医学图像融合技术已成为医学图像处理领域的研究热点之一。但在实际应用中，现有融合方法仍存在一些问题，如融合图像可能出现细节丢失、边缘模糊、伪影等现象，影响了图像的质量和诊断价值。因此，研究更加有效的多模态医学图像融合方法具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、相关理论基础

四、结论与展望

（一）研究结论

本文针对多模态医学图像融合中存在的细节丢失、边缘模糊等问题，提出了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。通过对源图像进行联合双边滤波预处理，有效地去除了图像噪声，保留了图像的边缘和细节信息；利用局部梯度能量作为融合决策依据，确保了融合图像能够保留更多的细节信息；最后通过直方图均衡化和边缘增强等后处理操作，进一步改善了融合图像的质量。

实验结果表明，该方法在主观评价和客观评价方面均优于传统的图像融合方法，能够生成高质量的多模态医学图像融合结果，为医生的诊断和治疗提供了更有力的支持。

（二）研究展望

虽然本文提出的融合方法取得了较好的效果，但仍有一些方面需要进一步改进和完善：

1. 融合规则的优化：当前的融合规则主要基于局部梯度能量进行决策，未来可以考虑结合其他图像特征（如纹理特征、形状特征等）来设计更复杂、更有效的融合规则，进一步提高融合图像的质量。

1. 自适应参数选择：在联合双边滤波和局部梯度能量计算过程中，参数的选择对融合结果有着重要的影响。目前参数的选择主要依靠经验，未来可以研究自适应参数选择方法，根据图像的具体特征自动选择最优的参数，提高方法的通用性和实用性。

1. 深度学习的应用：近年来，深度学习技术在图像处理领域取得了巨大的成功。未来可以将深度学习技术与本文提出的方法相结合，利用深度学习网络强大的特征提取和学习能力，进一步提高多模态医学图像融合的性能。

1. 实时性优化：当前的融合方法在处理高分辨率医学图像时，计算量较大，实时性较差。未来可以研究高效的算法和并行计算技术，对融合方法进行优化，提高方法的实时性，满足临床应用的需求。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 朱积成,刘慧,李珊珊,等.结合局部熵与梯度能量的双通道医学图像融合[J].计算机辅助设计与图形学学报, 2024(6).DOI:10.3724/SP.J.1089.2024.19899.

[2] 吴川.基于双边滤波的多尺度图像融合[J].计算机工程与应用, 2015, 51(1):31-34.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.1401-0376.

[3] TANG Wei,JIA Fangxiu,WANG Xiaoming.基于双边滤波的可见光与红外图像自适应融合[J].兵工学报, 2022, 43(11):2836-2845.DOI:10.12382/bgxb.2021.0626.

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