换一批结合Shearlet变换和果蝇优化算法的甲状腺图像融合
Thyroid Image Fusion Based on Shearlet Transform and Fruit Fly Optimization Algorithm
摘要针对甲状腺肿瘤超声图像复杂度高和SPECT图像边界模糊的特点，结合Shearlet变换能够捕捉图像细节信息和果蝇优化算法可靠性高的优势，提出了Shearlet变换和果蝇优化算法相结合的图像融合算法。首先，用Shearlet变换对已精确配准的源图像进行分解，分别得到高低频子带系数。高频子带系数采用区域能量取大的融合规则，低频子带系数使用改进的加权融合规则，并把果蝇优化算法引入低频融合过程，以互信息作为适应度函数来获取最优值，克服了原加权融合算法互信息低的缺点。最后，用Shearlet逆变换得到融合后的图像。实验结果表明，此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其他融合算法。
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关键词
图像处理图像融合Shearlet变换改进的加权融合果蝇优化算法区域能量Image processingImage fusionShearlet transformModified weighted fusionFruit Fly Optimiza-tion AlgorithmRegion energy
分类号
TP391.4
栏目名称
DOI
10.14016/j.cnki.jgzz.2014.09.070
发布时间
2014-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
河北省教育厅科研项目（2010218）
河北大学医工交叉研究中心开放基金（BM201103）
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