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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明是一种基于细节增强分解模型的医学图像融合方法，包括：步骤1、数据集获取；步骤2、将彩色图像转换为YUV信道；步骤3、设计细节增强分解模型，对医学图像进行分解，得到基本层B和细节层L，所述基本层B包含图像的基本内容信息，所述细节层L包含纹理细节与边缘轮廓信息；步骤4、使用不同的融合规则对步骤3中获得的基本层B和细节层L分别进行融合，步骤5、根据融合后的图像进行重构。本发明能在较短的处理时间内提供更清晰的边缘细节和优越的色彩，为现代医学图像融合提供了一定的应用价值。
主权项：1.一种基于细节增强分解模型的医学图像融合方法，其特征在于：所述医学图像融合方法包括如下步骤：步骤1、从数据集中获取灰度和彩色图像；步骤2、将步骤1中获取的彩色图像转换为YUV信道；步骤3、设计细节增强分解模型，对医学图像进行分解，得到基本层B和细节层L，所述基本层B包含图像的基本内容信息，所述细节层L包含纹理细节与边缘轮廓信息；步骤4、使用不同的融合规则对步骤3中获得的基本层B和细节层L分别进行融合，融合图像的计算公式如下：F＝B+L；步骤5、根据融合后的图像进行重构，其中，步骤4中，细节层L分别包含纹理细节与边缘轮廓信息，l2范数和最大奇异值分别表示细节与主要变形信息，通过使用3X3窗口滑动图像来获得一系列面片，对于每一个面片，通过计算l2范数和最大奇异值的乘积来确定，具体细节层融合规则为： 其中i，j是窗口中的位置，G是面片的数量，表示g块在i，j中的融合像素，表示位于i，j中的第m个局部平均细节层的g块的像素，的定义如下： 其中Vmaxlg，m表示细节层的最大奇异值，在得到所有的融合面片lg，g＝1，2，...，G后，选择对重叠区域的平均操作得到融合的细节层L；步骤4中，基本层B包含了图像的基本内容信息，融合规则为： 其中，B′表示进行加权平均处理后的基本层，N代表有N个输入。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 基于细节增强分解模型的医学图像融合方法
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