小波变换模极大值在医学图像融合中的应用

"华南理工大学学报(自然科学版)2008年8月第36卷第8期的一篇文章，标题为‘基于小波变换模极大值的医学图像融合技术’，作者包括陶玲、钱志余和陈春晓。该论文属于自然科学领域，探讨了一种新的医学图像融合技术，主要关注如何在保持图像细节的同时有效去噪。" 在当前的医学图像融合技术中，一个普遍存在的问题是难以同时实现强去噪和细节信息的保留。针对这一问题，该论文提出了一种基于小波变换模极大值特征的窗口区域强度自适应加权平均融合算法。此算法采用了以下步骤： 1. 小波变换模极大值特性提取：首先，利用选定的小波基对图像进行小波变换，提取出不同尺度下的模极大值特性。小波变换能够将图像在时间和频率上进行多尺度分析，便于识别图像中的局部特征。 2. 噪声滤除：由于信号和噪声的Lipschitz指数在图像的局部奇异处表现不同，论文利用这一特性，可以区分并去除噪声信号，从而增强图像的清晰度。 3. 权重分配：接下来，计算模极大值的局部区域强度，根据这些强度动态地分配不同尺度子图像的小波分解系数的权重。这种自适应权重分配机制能够更好地适应图像的局部特性，确保重要信息的保留。 4. 图像重建：最后，使用处理后的小波系数进行图像重建，得到融合后的图像。这种方法能够结合不同图像的特征，形成一个综合了结构和功能信息的高质量图像。 通过计算机断层图像(CT)和正电子发射断层图像(PET)的融合实验，该算法展现出了优秀的性能，能够在保留细节信息的同时有效地抑制噪声，适用于具有不同特征的医学图像融合任务。论文指出，现有的融合算法往往固定或简单地加权融合系数，缺乏灵活性，而这种新方法提供了一个更为灵活和适应性强的解决方案。 这篇论文提出了一个创新的医学图像融合策略，利用小波变换的模极大值和自适应权重分配，解决了传统融合算法的局限性，对于提高医学诊断的准确性和全面性具有重要意义。