MATLAB实现CT与MR图像融合及增强处理

"这篇资源是关于使用MATLAB进行CT（计算机断层扫描）和MRI（磁共振成像）图像融合的程序实现。程序涉及到图像预处理、基于小波分解的图像融合以及融合后图像的增强和亮度调整。" 在图像处理领域，图像融合是一种将不同成像方式获取的多源图像结合在一起的技术，以提取更多有用信息。在这个MATLAB程序中，作者主要实现了以下关键步骤： 1. **图像加载与显示**：首先，程序通过`imread`函数加载两个灰度图像（003.Tif和004.Tif），并使用`imshow`显示它们。灰度图像只包含单一的亮度级别，不包含颜色信息，这使得图像更适合进行分析和处理。 2. **小波分解**：图像融合通常采用多分辨率分析，这里使用了小波分解（`wavedec2`）。'sym4'是一个对称小波基，分解层数设置为3，这意味着图像被分解成了多个不同尺度和方向的细节和粗略成分。小波分解能够捕获图像的局部特征，便于后续的融合操作。 3. **融合系数计算**：将两个图像的小波系数相加得到融合系数`c`。这是简单的线性融合策略，可以结合两种图像的特征。 4. **图像重构**：通过`waverec2`函数将融合后的系数重新构造回图像空间，得到融合图像，并使用`image`函数显示。 5. **图像增强处理**：为了突出某些特征或改善视觉效果，程序对融合系数进行了增强。对第一幅图像的所有系数乘以1.2，第二幅图像的所有系数乘以0.8，这种调整可以改变两幅图像在融合图像中的相对权重。 6. **亮度调整**：为了减少融合图像的整体亮度，程序通过取系数的平均值来减小图像的亮度。这个步骤可能有助于保持图像的对比度和视觉舒适度。 7. **再次重构与显示**：最后，使用更新的融合系数重构图像并显示结果。 这个MATLAB代码提供了一个基础的图像融合框架，但实际应用中可能需要根据具体需求调整融合策略，如采用更复杂的融合规则、考虑空间位置关系或者采用其他图像处理技术优化结果。此外，融合质量可能会受到原始图像的质量、噪声水平以及选择的小波基等因素的影响。