一种多小波滤波器在医学图像融合中的应用

计算机工程与应用 ›› 2007, Vol. 43 ›› Issue (15): 198-200.

一种多小波滤波器在医学图像融合中的应用

王修信^{1，2，3，4}，胡维平¹，李永军⁵

1.广西师范大学计算机科学与信息工程学院，广西桂林 541004
2.遥感科学国家重点实验室，北京 100875
3.环境遥感与数字城市北京市重点实验室，北京 100875
4.北京师范大学地理学与遥感科学学院遥感与地理信息系统研究中心，北京 100875
5.河南大学物理与信息光电子学院，河南开封 475001

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-05-21 发布日期:2007-05-21
通讯作者: 王修信

Application of multiwavelet filter in medical image fusion

WANG Xiu-xin^{1，2，3，4}，HU Wei-ping¹，LI Yong-jun⁵

1.College of Computer Science and Information Technology，Guangxi Normal University，Guilin，Guangxi 541004，China
2.State Key Laboratory of Remote Sensing Science，Beijing 100875，China
3.Beijing Key Laboratory for Remote Sensing of Environment and Digital Cities，Beijing 100875，China
4.Research Center for Remote Sensing and GIS，School of Geography，Beijing Normal University，Beijing 100875，China
5.School of Physics and Information Optoelectronics，Henan University，Kaifeng，Henan 475001，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2007-05-21 Published:2007-05-21
Contact: WANG Xiu-xin

摘要/Abstract

摘要： 医学图像融合为临床诊断、手术设计与效果评估等提供不同模态影像互补信息。构造具有3阶消失矩的双正交多小波滤波器，其以高斯函数一次泰勒规范展开正交化后得到的完备二次单位正交基作为尺度函数。利用构造的多小波滤波器，分别对CT、MRI医学图像进行分解，使用基于多小波分解改进的局部能量加权规则融合图像。结果表明改进规则融合了源图像主要信息，优于常用的融合规则。应用构造的多小波滤波器可有效地融合医学图像，略优于DGHM多小波。

关键词: 医学图像, 滤波器构造, 多小波变换, 图像融合, 多层能量加权

Abstract: Medical image fusion provides complementary information of the different modal images for diagnosis，surgery design and evaluation.Therefore，complete unit orthogonal bases with second degree were obtained by orthonormalizing first order Taylor expansion of Gauss function.The biorthogonal multiwavelet filter with third order vanished moment was designed with the bases as scale functions.First CT and MRI medical images were discomposed with the designed filter.Then the fused scheme with local energy weight was modified on the multilevel.Finally the fused image was obtained with the scheme.The result indicated the fused image preserved the details of each input image successfully.It was more effective than the general fused scheme.The designed filter can be used to fuse medical image efficiently，and is a little effective than DGHM multiwavelet.

Key words: medical image, filter design, multiwavelet transform, image fusion, multilevel energy weight

王修信^{1，2，3，4}，胡维平¹，李永军⁵. 一种多小波滤波器在医学图像融合中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(15): 198-200.

WANG Xiu-xin^{1，2，3，4}，HU Wei-ping¹，LI Yong-jun⁵. Application of multiwavelet filter in medical image fusion[J]. Computer Engineering and Applications, 2007, 43(15): 198-200.

[1]	董旭彬，赵清华. 改进Mask R-CNN在航空影像目标检测的研究应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 133-144.
[2]	张晓丽，张魁星，江梅，魏本征，丛金玉. 淋巴瘤图像分类技术研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 1-9.
[3]	顾梅花，王苗苗，李立瑶，冯婧. 彩色图像多尺度融合灰度化算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 209-215.
[4]	卢苇，刘丹，邵敏，吴扬东. 改进Mask R-CNN网络在医学图像识别与分割中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 234-241.
[5]	高爽，徐巧枝. 迁移学习方法在医学图像领域的应用综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 39-50.
[6]	王长城，周冬明，刘琰煜，谢诗冬. 无监督深度学习模型的多聚焦图像融合算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(21): 209-215.
[7]	黎英. 迁移学习在医学图像分析中的应用研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(20): 42-52.
[8]	李祥霞，谢娴，李彬，尹华，许波，郑心炜. 生成对抗网络在医学图像处理中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(18): 24-37.
[9]	呼亚萍，孔韦韦，李萌，黄翠玲. 改进TV图像去噪模型的全景图像拼接算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(17): 203-209.
[10]	郭艳芬，崔喆，杨智鹏，彭静，胡金蓉. 基于深度学习的医学图像配准技术研究进展[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 1-8.
[11]	李广安，曹岩，岳晓新. 基于BEEMD分解的红外与可见光图像融合[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(14): 237-244.
[12]	陈少洁，赵淦森，林成创，彭璟，黄凯信，李壮伟，黄润桦，杜嘉华，樊小毛. 深度学习在染色体分割中的应用综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(11): 46-56.
[13]	周涛，陆惠玲，霍兵强. 深度信念网络研究进展[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(9): 24-32.
[14]	曹军，陈鹤，张佳薇. 基于超分辨率的多聚焦图像融合算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(3): 180-186.
[15]	宫睿，王小春. 基于可协调经验小波变换的多聚焦图像融合[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(2): 201-210.