换一批摘要医学图像融合是现代医学领域重要的研究方向之一。为了对病情做出准确全面的诊断及治疗，往往将来自不同医学图像的信息进行研究和分析，医学图像融合技术就是将多幅源图像信息融合到一幅图像中，以期获取更全面、清晰以及更丰富的图像信息。本文采用来自哈佛大学脑图像集中已配准好的CT和MRI、CT和PET两组对象，运用多种算法进行融合，重点研究基于小波变换的图像融合算法，将待融合的图像分解成高低频信息，然后通过特定的融合规则融合图像分解后的子信息，最后，通过逆变换得到最终的融合结果。本文通过评价标准证明了小波算法优于其他算法，此算法处理后的图像能得到良好的视觉效果和理想指标，在临床上具有重要的诊断参考价值。
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分类号
TN911.73
栏目名称
DOI
10.11966/j.issn.2095-994X.2015.01.03.16
发布时间
2015-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家重大科学仪器设备开发专项（(2012YQ04014010)）
黑龙江省自然科学基金（(F201241)）
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