医学图像的小波变换融合算法研究

针对不同分辨率的PET和MRI图像,探讨医学图像中功能成像和解剖成像的融合问题。提出一种基于小波变换的多尺度分解对人脑PET和MRI图像的融合算法,选取测量活跃性等级-系数分组-系数合并的融合规则,对多尺度小波变换的图像融合方法和普通像素加权平均融合方法进行仿真,并运用熵和交叉熵两种方法评价仿真结果。结果表明,该方法能有效融合功能信息和解剖信息,避免虚假信息引入,得到最佳分辨率的融合图像,提高医学图像的可信度,对临床诊断和治疗有一定参考价值。