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用于多模态图像融合的双正交半带完美重构滤波器组

DOI：10.17485/ijst/2017/v10i47/120516 期刊：Indian Journal of Science and Technology 出版年份：2017 更新时间：2025-09-23 15:11:50
摘要： 设计一种有助于更显著检测肿瘤细胞连续变化的小波滤波器组。本文提出一种利用半带滤波器分解来设计双通道小波基FIR滤波器组的方法，其中分解与重构滤波器的构造均考虑最大消失矩进行因式分解。通过因式分解提出14阶最大平坦半带滤波器，进而设计出8/8正交及9/7、6/10对称滤波器。采用交叉熵、标准差、均方误差和PSNR等性能指标评估所设计小波滤波器组的融合性能，并与采用db4实现的Daubechies滤波器组进行对比。结果表明：所设计滤波器组能提升融合性能。此外，所提滤波器具有最大消失矩数，可生成平滑的尺度函数与小波函数，从而获得平坦的频率响应。将设计的8/8正交小波滤波器应用于多模态生物医学图像（受试者异常组织/癌变生长检测）融合场景。本方法创新性在于针对给定多模态图像自适应设计滤波器组，使融合图像具有更高清晰度，并通过提升融合图像熵值进一步优化结果。
作者： Shirish S. Kulkarni，R. N. Awale，Abhay Wagh
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研究概述 实验方案

研究目的

设计一个小波滤波器组，通过多模态图像融合（特别是CT和PET图像）检测肿瘤细胞的连续变化，以提高清晰度和诊断准确性。

研究成果

所设计的小波滤波器组，尤其是8/8正交滤波器，相比Daubechies滤波器能提升多模态医学图像的融合性能——标准差和熵值指标更优。这增强了融合图像的清晰度与信息量，有助于肿瘤检测。未来工作可尝试采用9/7和6/10等其他滤波器类型以实现更广泛应用。

研究不足

该论文未明确提及局限性，但潜在的优化方向可能包括分解过程的计算复杂度、对CT和PET以外其他类型图像的泛化能力，以及需要更大规模数据集进行进一步验证。

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