研究目的
提出一种基于非下采样剪切波变换（NSST）的新型高效医学图像融合技术，采用平均组合法与最大值选择融合法相结合，以保留更多数据、提升图像质量并增强融合图像的边缘细节。
研究成果
与现有其他融合方法相比，该提出的融合算法保留了更多信息，提高了质量，并增强了边缘细节，使其在多模态脑图像融合方面更具优势。
研究不足
该论文未明确提及所提方法的局限性。
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[2019年IEEE国际智能控制、优化与信号处理技术会议(INCOS) - 印度泰米尔纳德邦(2019.4.11-2019.4.13)] 2019年IEEE国际智能控制、优化与信号处理技术会议(INCOS) - 基于非下采样剪切波变换的高效MRI-PET医学图像融合方法
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[2019年IEEE国际智能控制、优化与信号处理技术会议(INCOS) - 印度泰米尔纳德邦(2019.4.11-2019.4.13)] 2019年IEEE国际智能控制、优化与信号处理技术会议(INCOS) - 基于非下采样剪切波变换的高效MRI-PET医学图像融合方法
DOI：10.1109/INCOS45849.2019.8951329
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
多模态医学图像融合是将多种医学图像中的相关细节整合到单一图像中的有效方法。其结果比任何输入源图像都更具真实性。本文采用基于YIQ颜色空间非下采样剪切波变换的高效融合方案。该方法能有效增强医学图像分析中的边界点及用于呈现图像更强视觉结构的数据传递点。相似的实验结果与研究表明，该策略在若干评估指标上展现出更优的融合效果。所提方法能同步提升图像信息量、视觉质量及边缘细节。
作者：
J.Reena Benjamin，Dr. Jayasree.T
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