基于二维经验模态分解的医学图像融合算法

被引：27

作者：

郑有志 ^{[1
]}

覃征 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 清华大学计算机科学与技术系

[2] 不详

来源：

软件学报 | 2009年 / 20卷 / 05期

关键词：

图像融合; 二维经验模态分解(BEMD); Hilbert-Huang变换; 区域融合规则; 区域分割;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出了一种自适应的二维经验模态分解(bidimensional empirical mode decomposition,简称BEMD)医学图像融合算法.待融合的医学图像经过BEMD分解成二维的内蕴模函数(bidimensional intrinsic mode function,简称BIMF)和趋势图像.BIMF图像经过Hilbert-Huang变换提取图像特征,然后,图像分解的各部分数据在区域融合规则下形成综合BEMD表示.最后,综合BEMD表示进行BEMD逆变换得到融合后的医学图像.BEMD分解方法是一种完全自适应的数据分解表达形式,具有比Fourier变化和小波分解更好的特性.该医学图像融合算法不需要预先定义滤波器或小波函数.实验结果表明,该算法与传统融合算法相比性能优越,能够大幅度提高融合图像的质量。

引用

页码：1096 / 1105

页数：10

共 6 条

[1] EMD Based Multi-scale Model for High Resolution Image Fusion [J].