NSST融合算法：提升医学图像细节与结构

"基于非下采样剪切波变换和特征合成的医学图像融合算法通过引入非下采样剪切波变换(NSST)和特征合成策略，解决了医学图像融合后细节纹理不清晰的问题，提升了图像融合的质量。算法首先对已配准的源图像进行NSST分解，获取低频和高频子带。对于低频子带，采用局域平均能量与局域标准差的合成值作为融合策略，确保基础信息的完整性。高频子带则利用改进的拉普拉斯能量和（NSML）方法进行融合。随后，通过NSST的逆变换，生成融合后的图像。实验结果显示，该算法在信息熵、空间频率、标准差和平均梯度等客观评价指标上均有所提升，同时在主观视觉效果上也表现出优越性，能提供更丰富的细节纹理信息，对医疗诊断有积极辅助作用。" 本研究提出的医学图像融合算法专注于改善图像融合过程中细节纹理的清晰度。非下采样剪切波变换（NSST）是一种多分辨率分析工具，能够有效地捕捉图像的边缘和局部特性，尤其适用于具有复杂几何结构的医学图像。NSST将图像分解为不同频谱成分的子带，低频部分主要携带图像的基础信息，而高频部分则包含了图像的细节和纹理信息。 在融合策略上，对于低频子带，研究者采用了局域平均能量与局域标准差的合成值来决定哪些子带应该被保留或融合。这种策略有助于保持图像的基础结构，防止重要信息的丢失。另一方面，高频子带的融合则采用了改进的拉普拉斯能量和（NSML）方法，此方法能够更好地保留和增强图像的细节特征。 实验部分，该算法在灰度和彩色医学多模态图像上进行了大量测试，通过信息熵（IE）、空间频率（SF）、标准差（SD）和平均梯度（AG）等评价指标评估融合效果。结果显示，与传统算法相比，新算法在各项指标上均有显著提升，平均提升幅度分别为2.99%、4.06%、1.78%和1.37%。这些改进意味着融合后的图像不仅在客观评价上更优，而且在医生的主观视觉体验上也更佳，可以提供更多的有用信息，帮助医生进行更准确的诊断。 基于非下采样剪切波变换和特征合成的医学图像融合算法是对现有技术的一种创新性改进，它成功地提升了医学图像融合的质量，对临床诊断具有实际价值。这种技术的发展对于未来的医学图像分析和处理领域具有深远的影响，可能会推动更多高级图像处理技术在医疗领域的应用。