基于曲波變換醫(yī)學(xué)圖像融合方法的研究.pdf

1、在現(xiàn)代社會(huì)中，隨著人民生活水平的提高，居民對個(gè)人健康狀況越來越重視，推動(dòng)了現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的蓬勃發(fā)展，也促進(jìn)了醫(yī)學(xué)影像在臨床應(yīng)用中的大爆發(fā)。多源醫(yī)學(xué)圖像提供了人體組織器官的細(xì)節(jié)信息，是當(dāng)代醫(yī)務(wù)工作者進(jìn)行臨床診斷不可或缺的依據(jù)。通常在診斷過程中，必須綜合多幅醫(yī)學(xué)圖像，進(jìn)行全面的考量，才能準(zhǔn)確判斷病灶位置和病情的發(fā)展階段的信息。醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)可以將多幅醫(yī)學(xué)圖像根據(jù)一定算法整合到一張比較完備的融合圖像中，是醫(yī)療診斷全局性的必然要求。醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)是融

2、合的前提，通過平移和旋轉(zhuǎn)等操作，對多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行預(yù)處理，在一定程度上避免了融合過程中不同組織信息的相互干擾。
　　本文在醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)部分，從臨床上的應(yīng)用為基本出發(fā)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了二維剛性圖像的配準(zhǔn)，分析了基于互信息的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法，全面研究了互信息配準(zhǔn)法中插值和優(yōu)化算法對處理結(jié)果的影響。出于降低耗時(shí)的目的，本文采用矩-主軸法初次配準(zhǔn)源圖像。為了解決互信息配準(zhǔn)法的局部極值問題，提出了改進(jìn)的部分體積插值法，并且通過增加梯度互信息，讓圖

3、像配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性更上一個(gè)新臺階。最后通過比對仿真，可以證明全新的 GSI-CSPV-PSO聯(lián)合算法在醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)中具備較大的優(yōu)勢。對于配準(zhǔn)后圖像的融合過程，利用圖像融合領(lǐng)域中的幾種常用變換,引出了第二代Curvelet變換的原理，分析了離散Curvelet變換的兩種快速實(shí)現(xiàn)算法。基于USFFT算法，本文通過實(shí)驗(yàn)仿真顯示出圖像經(jīng)Curvelet變換后的系數(shù)分布，并完成了分解圖像的分層重構(gòu)。進(jìn)而把第二代Curvelet變換引入實(shí)際應(yīng)用層面，首