【图像融合】基于加权项的多模态解剖医学图像融合方法Matlab复现

最新推荐文章于 2025-07-12 14:25:45 发布

matlab科研助手

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文章标签： matlab 计算机视觉人工智能

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🔥 内容介绍

医学影像技术，例如计算机断层扫描 (CT)、磁共振成像 (MRI)、单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 等，能够从不同层面反映目标对象的细节信息，帮助医务人员从多种视角检查病患疾病。然而，单一医学影像有时不足以做出关键性诊断；因此，提供来自不同视角的详细信息有助于做出更准确的诊断。图像融合技术在这一方面发挥着至关重要的作用，它将来自不同医学影像的重要细节信息融合到单张信息增强的图像中。本文提出一种新颖的基于加权项的多模态解剖医学图像融合方法。

该方法首先消除源图像的失真，然后提取两类关键信息：局部对比度和显著结构。局部对比度和显著结构随后被结合以获得最终的权重图。获得的权重图随后通过快速引导滤波器去除不连续性和噪声。最后，利用金字塔分解将细化的权重图与源图像融合，得到最终的融合图像。本文对所提出的方法进行了定性和定量评估，并与现有最先进的技术进行了比较。结果表明，该方法具有优越的性能和效率。

一、引言

医学影像技术在疾病诊断和治疗中扮演着不可或缺的角色。不同的影像模态，例如CT、MRI和SPECT，具有各自的优势和局限性。CT图像具有良好的骨骼和钙化组织对比度，MRI图像在软组织对比度方面表现出色，而SPECT图像则可以反映器官的功能信息。然而，单一模态的图像往往无法提供疾病的全面信息，例如，肿瘤的形态信息可能在CT图像中清晰可见，而其功能信息则需要通过SPECT图像来获取。因此，将不同模态图像的信息进行融合，以获得更全面、更准确的诊断信息，成为医学影像领域的一个重要研究方向。

现有的医学图像融合方法多种多样，大致可以分为基于变换域的方法、基于空间域的方法和基于深度学习的方法。基于变换域的方法，例如小波变换和离散余弦变换，通过将图像分解到不同的频率子带，然后对不同子带进行融合，最终得到融合图像。基于空间域的方法，例如基于规则的融合方法和基于学习的融合方法，直接在空间域对图像进行处理和融合。基于深度学习的方法利用深度神经网络的强大学习能力，自动学习图像特征并进行融合。

然而，现有方法仍然存在一些不足。例如，一些基于变换域的方法容易造成图像细节信息的丢失；一些基于空间域的方法计算复杂度较高；而一些基于深度学习的方法需要大量的训练数据，且模型的可解释性较差。因此，开发一种具有高效率、高精度和良好可解释性的医学图像融合方法仍然具有重要的研究意义。

二、方法

本文提出了一种基于加权项的多模态解剖医学图像融合方法，该方法的核心思想是根据图像的局部对比度和显著结构信息，生成一个权重图，然后利用该权重图对源图像进行加权融合。具体步骤如下：

(1) 图像预处理: 首先对源图像进行预处理，以消除图像中的失真，例如噪声和伪影。本方法采用基于改进的双边滤波器的图像去噪方法，有效地去除噪声的同时保留图像的边缘细节。

(2) 特征提取: 提取源图像的局部对比度和显著结构信息。局部对比度采用基于局部方差的计算方法，反映图像中细节信息的丰富程度。显著结构信息采用基于显著性检测算法提取，该算法能够有效地识别图像中的关键区域。

(3) 权重图生成: 将局部对比度和显著结构信息结合，生成最终的权重图。本方法采用加权平均的方法，对局部对比度和显著结构信息进行加权平均，得到最终的权重图。权重参数的选取根据实验结果进行优化。

(4) 权重图细化: 为了去除权重图中的不连续性和噪声，本方法采用快速引导滤波器对权重图进行细化处理。快速引导滤波器能够有效地去除噪声，同时保留图像的边缘细节。

(5) 图像融合: 利用金字塔分解将细化的权重图与源图像进行融合。金字塔分解能够有效地将图像分解成不同的层次，然后对不同层次的图像进行加权融合，最终得到融合图像。

三、实验结果与分析

为了验证所提方法的有效性，本文进行了大量的实验，并与几种先进的图像融合方法进行了比较。实验结果表明，本文提出的方法在主观视觉效果和客观评价指标方面均优于其他方法。具体来说，本文提出的方法能够更好地保留图像的细节信息，提高图像的对比度和清晰度，并减少融合图像中的伪影。

(1) 定性分析: 通过目视观察融合图像，可以看出本文提出的方法能够有效地融合不同模态图像的信息，生成清晰、细节丰富且无伪影的融合图像。

(2) 定量分析: 采用多种客观评价指标，例如互信息 (MI)、结构相似性 (SSIM) 和边缘信息熵 (EIE) 等，对融合图像进行定量评估。实验结果表明，本文提出的方法在这些指标上的得分均高于其他方法，证明了该方法的有效性。

四、结论

本文提出了一种基于加权项的多模态解剖医学图像融合方法。该方法通过提取图像的局部对比度和显著结构信息，生成一个权重图，然后利用该权重图对源图像进行加权融合。实验结果表明，该方法能够有效地融合不同模态图像的信息，生成清晰、细节丰富且无伪影的融合图像，在主观视觉效果和客观评价指标方面均优于其他方法。未来的工作将集中在进一步提高算法的效率和鲁棒性，并将其应用于更多的医学影像融合任务中。此外，探索深度学习技术与该方法的结合，以进一步提升融合效果，也是一个值得研究的方向。