基于改进GFF算法的CT与MRI图像融合

摘要：

目的:提出一种改进的引导滤波融合算法,并将其应用于CT与MR图像融合.方法:首先采用基于线性最小平方误差准则的滤波器获得多尺度图像,然后对不同层次加权图像进行重建,最后采用引导滤波器和加权平均法对主体和细节图像进行融合.结果:4组医学图像融合实验定性与定量分析表明,基于本文提出算法获得的融合图像视觉效果更佳,且定量评价指标互信息测度、解剖相似性测度、边缘信息量测度、相位一致性测度、局部质量指数和视觉信息保真度均优于传统的GFF算法.结论:基于提出的算法适合含噪声的图像融合,具有较高普适性和实用性,是一种可行、稳健的医学图像融合算法.

关键词：图像融合、引导滤波融合、线性最小平方误差、加权图谱

所属期刊栏目：12

分类号：R319;R445(医用一般科学)

在线出版日期：2018-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：37-40