双树复小波融合算法：PET/CT图像自适应处理进展与优化策略

该份毕设中期答辩演示PPT聚焦于"基于双树复小波变换的PET/CT自适应融合算法研究"。PET/CT（正电子发射断层成像/计算机断层扫描）是一种常用的医学成像技术，但其在图像融合过程中可能存在一些挑战，如图像维数处理、斑块融合以及数值运算错误。 首先，研究者针对图像维数问题提出了解决方案。由于医学图像通常为三维数据，而许多图像处理算法基于二维处理，因此在融合前，需要通过维数转换技术将三维图像降为二维，以便进行有效的运算。这种转换可能涉及到坐标映射或者数据采样等方法，确保信息的完整性。 其次，融合图像中出现斑块问题是另一个关注点。为解决这个问题，研究者采用了阈值分割的方法，通过设定合适的阈值来区分和分离图像中的不同区域，减少斑块对融合效果的影响。 在数值运算部分，报告了两个具体的技术难题。一是关于数值类型不匹配导致的错误，即整数运算与浮点数不兼容。为解决这一问题，作者建议将图像像素的数值强制转换为double型，以符合计算规则。另一个错误涉及下标索引类型的要求，即需要确保所有的索引都是正整数或逻辑类型。通过查找并更名重名函数，可以避免此类错误的发生。 接下来的计划是尝试不同的融合方法，包括均值、均方误差、信息熵、平均梯度和互信息等，作为评价指标进行对比实验，以此优化现有算法。目标是通过大量的实验和数据分析，找出最优化的融合策略，并对算法进行完善，最终形成一个性能优良的模型，并完成相应的毕业论文。 这份PPT展示了在PET/CT图像融合领域的深入研究，不仅关注理论方法的探讨，还包含了实际问题的解决策略和后续实验计划，具有较高的学术价值和实践意义。