61、多模态医学图像融合与在线投票系统技术解析

多模态医学图像融合与在线投票系统技术解析

在医疗和民主选举领域，多模态医学图像融合技术以及基于人脸识别和二维码认证的在线投票系统正发挥着重要作用。下面将详细介绍这两项技术的原理、方法和实验结果。

多模态医学图像融合

多模态医学图像融合旨在将不同模态的医学图像信息整合到一张图像中，为医生提供更全面、准确的诊断依据。

1. 相关模糊集技术

   • Yager的直觉模糊集（IFS） ：能显著提升组合医学图像的对比度。
   • 二型模糊集 ：作为模糊逻辑系统的特殊子类，用于处理不确定性，其隶属函数也是模糊的，可限制医学图像中的影响和不确定性。该方法生成的融合图像具有清晰平滑的边缘、精细的纹理、高清晰度且无伪影，视觉质量得到提高。
   • 区间值直觉模糊集（IVIFS） ：增强了直觉模糊集处理不确定输入和解决实际决策问题的能力。此外，融合多模态医学图像的技术还包括模糊变换和模糊优化算法。在所有这些模糊集技术中，基于Mamdani和Sugeno的模糊推理系统在去除图像中的模糊性和不确定性方面发挥着重要作用。

2. Sugeno模糊推理系统（SFIS）

   • 原理 ：Sugeno模糊推理系统也称为Takagi - Sugeno - Kang模糊推理，它使用具有线性函数的输入值和恒定单例输出隶属