换一批
换一批基于复剪切波变换与VGG19模型的医学图像融合方法
The medical image fusion method based on the complex shearlet transform and the VGG19 model
摘要针对传统医学图像融合方法存在的细节信息不够清晰、边缘信息易丢失和图像失真等缺点,以及深度学习网络缺乏足够的训练数据集等问题,提出了一种基于复剪切波变换和预训练网络模型VGG19 的多模态医学图像融合方法.首先,利用复剪切波变换提取医学图像边缘和纹理信息,并得到多尺度、多方向的子带系数.然后,使用加权局部能量和修正的拉普拉斯算子对低频子带系数进行融合;引入预训练的VGG19 提取多层特征图,结合加权评估规则来获取高频子带的融合结果.最后,对融合的高频和低频子带,施加复剪切波逆变换重构融合图像.实验表明,该方法得到的融合图像,不仅可以清晰地显示图像的细节信息和边缘信息,而且能够有效抑制伪影和失真现象的产生,在主观视觉比较和6 种客观评价指标下能够达到更佳融合效果.
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关键词
医学图像图像融合复剪切波变换VGG19 模型修正的拉普拉斯算子medical imageimage fusioncomplex shearlet transformVGG19 modelmodified Laplacian op-erator
栏目名称
电气与计算机
DOI
10.3969/j.issn.1672-6197.2024.04.009
发布时间
2024-05-17
基金项目
山东省自然科学基金
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