基于脊波变换的医学数字减影图像融合方法

摘要

本发明公开了一种基于脊波变换的医学数字减影图像融合方法，包括下列步骤：(1)对2个图像分别进行脊波变换，获得脊波变换矩阵；(2)进行融合处理；(3)对融合后的脊波变换矩阵进行脊波逆变换，获得的重构图像即为融合后的图像；其特征在于：步骤(1)中，设定初始判断阈值和步长，据此进行脊波变换，利用反变换重构融合图像，计算融合图像的信息熵，用动态模糊方法根据步长改变判断阈值重复上述操作，用对应最大信息熵的判断阈值作为最终判断阈值，获得步骤(1)所述的脊波变换矩阵。本发明能有效提高了融合图像的信息熵，降低了均方根误差率，且性能优于其他传统融合方法。算法的时间复杂度低，得到的结果较为精确，极大地丰富了医学图像的纹理细节。

主权项

一种基于脊波变换的医学数字减影图像融合方法，包括下列步骤：(1)对待处理的序列医学数字减影图像中的2个图像分别进行脊波变换，获得各图像的脊波变换矩阵；(2)进行融合处理，获得融合后的脊波变换矩阵；(3)对融合后的脊波变换矩阵进行脊波逆变换，获得的重构图像即为融合后的图像；其特征在于：所述步骤(1)中，首先设定高低频系数的初始判断阈值和步长，根据判断阈值确定高低频系数进行脊波变换，并利用反变换重构融合图像，计算融合图像的信息熵，用动态模糊方法根据步长改变判断阈值重复上述操作，用对应最大信息熵的判断阈值作为最终判断阈值，据此获得步骤(1)所述的脊波变换矩阵；所述信息熵计算公式为： E = Σ k = 0 L - 1 P k log ( P k ) 式中，E指信息熵，Pk是指灰度值等于K的概率，L指图像包含的灰度值量。