29、基于深度学习与机器学习的图像融合技术解析

基于深度学习与机器学习的图像融合技术解析

在当今的计算机视觉和医学成像领域，图像融合技术扮演着至关重要的角色。它能够将不同来源的图像信息进行整合，为肿瘤检测、器官异常识别等提供更全面、准确的依据。本文将深入探讨基于机器学习和深度学习的图像融合方法，以及医学图像融合中的相关技术。

基于深度学习的变换域图像融合

在变换域中，基于深度学习的图像融合有其独特的框架和流程。以下是其具体步骤：
1. 正向变换 ：对源图像进行正向变换，为后续处理做准备。
2. 计算初始权重图 ：运用有监督或无监督的深度学习方法来计算初始权重图。
3. 细化权重图 ：采用阈值处理、分割和一致性验证等技术，避免不必要的伪影，得到细化后的权重图。
4. 系数组合 ：借助权重图，将不同尺度的分解系数进行组合。
5. 图像重建 ：通过应用逆变换，重建出融合后的图像。

为了更直观地呈现这一过程，我们可以用 mermaid 流程图来表示：

graph LR
    A[源图像] --> B[正向变换]
    B --> C[计算初始权重图]
    C --> D[细化权重图]
    D --> E[系数组合]
    E --> F[图像重建]
    F --> G[融合图像]

除了上述通用流程，还有一些知名的基于深度学习的