基于離散小波變換的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合算法研究

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1、分類(lèi)號(hào)．：Ｒ３１８６單位代碼：１０３１２密級(jí)：學(xué)號(hào)：２０１３１６３４馨南樂(lè)乏種Ａ爹碩±學(xué)位論文題目：基于離散小波變換的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖後齋合算法研究＂Ｉ研究生：徐磊指導(dǎo)教師：蔣紅兵教授’？學(xué)科專(zhuān)業(yè)；生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院名稱(chēng)：南京醫(yī)科大學(xué)第王臨床醫(yī)學(xué)院￣￣￣－二〇完成日寸間：六年五月－＇Ｉ一＇．？．－＞？，．．．，—－；Ｉ．．’＇．．．．？＇，＼’＇－１Ｉ■．

2、一’’‘．．？叫ｒ＇．片；？Ｖ．’－？．？＊．）．，’．：．：，．．．＇，？．＇．＇Ｉ、．＾＇．．？南京醫(yī)科大學(xué)碩±學(xué)位論文分類(lèi)號(hào)；Ｒ３１８．６單位代碼：１０３１２４：２０１３１６３密級(jí)；學(xué)號(hào)讀兩系＆種Ａ掌碩±學(xué)位論文題目：基于巧散小波變換的多模忘區(qū)學(xué)圖徐敲合算法研究研究生：徐磊指導(dǎo)教師：蔣紅兵教授學(xué)科專(zhuān)業(yè)：生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院名稱(chēng)：南京醫(yī)科大學(xué)第Ｅ臨床醫(yī)學(xué)院

3、二０—完成時(shí)間：六年五月南京醫(yī)科大學(xué)碩±學(xué)位論文南京醫(yī)科大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。除了文中特別加Ｗ標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)的成果作品。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中Ｗ明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。心占作者簽名曰期：：徐系川ｔ年月＾曰、導(dǎo)師簽名：日期：年＾月日帝＼？學(xué)位論文版板使用授權(quán)書(shū)

4、本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國(guó)家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閥和借閱。本人授權(quán)南京醫(yī)科大學(xué)可Ｗ將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索、。，可Ｗ采用影印縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文＂＂本學(xué)位論文屬于（請(qǐng)?jiān)冢紫孪鄳?yīng)方框內(nèi)打Ｖ）：１、保密□，在解密后適用本授權(quán)書(shū)。＿＿年２、不保密Ｅｆ。作者簽名：曰期；年６月曰冷裘心＾導(dǎo)師簽名：日期；作／佑＜月日、Ｊ；啦＾南京醫(yī)科大學(xué)碩±

5、學(xué)位論文目錄中英文對(duì)照表１摘要１Ａｂｓｔｒａｃｔ４一第胃緒論６１．１研究背景和意義６１．２國(guó)內(nèi)外研究概況７１３９．主要研究工作１４１０．本文內(nèi)容安排第二章圖像融合方法和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)口２．１圖像規(guī)合的分級(jí)模型口２２圖１３．像融合算法分類(lèi)２．２．１空間域融合算法１３２．２．２變換域融合算法１５２．３變換域歯合算法的憩合規(guī)則２０２．３．１基于像素灰度值選取的融合２０２．３．２基于鄰域窗曰的融合２１２．３．

6、３基于區(qū)域特征的融合２１２．４圖像酷合評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)２２２．４．１主觀(guān)定性評(píng)價(jià)方法２２２３２．４．２客觀(guān)定量評(píng)價(jià)方法２２５．５本章小結(jié)２６第Ｈ章基于小波變換的醫(yī)學(xué)圖像融合３１２６．小波變換的基本理論３丄１連續(xù)小波變換和離散小波變換２６南京醫(yī)科大學(xué)碩壬學(xué)位論文３丄２多分辨率分析２７３丄３圖像的小波分解與重構(gòu)２７３２基于小波變換的圖像融合原理２８．３２９．３小波基函數(shù)的性能對(duì)比３０３．４本文提出的圖像融合規(guī)則３３０．４．

7、１高頻系數(shù)融合規(guī)則３．４．２低頻系數(shù)融合規(guī)則３１—３．４３３３．致性檢驗(yàn)３．５本章小結(jié)３３第四章基于離散小波包變換的圖像融合３４４１小波包變換理論３４．４．２小波包的分解與重構(gòu)３５４．３基于小波包變換的圖像融合過(guò)程３５４．４小波包變換的融合規(guī)則％４．５本章小結(jié)３６３８第五章實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析５．１實(shí)驗(yàn)材料３８５．２基于離散小波變換的融合實(shí)驗(yàn)結(jié)果３８５．２．１基于離散小波變換的內(nèi)部比較３８Ｐ８ＷＩ根據(jù)實(shí)驗(yàn)和相關(guān)文獻(xiàn)表明，小波基

8、ＯＷ函數(shù)的圖像融合效果最優(yōu)，故選取該函數(shù)作為小波分解的基。在離散小波變換的基礎(chǔ)上對(duì)不同分解層數(shù)和不同融合規(guī)則進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明，基于３層小波分解和本文提出的融合規(guī)則可獲得最佳的３８離散小波變換融合效果，詳情如下：５．２．２基于不同強(qiáng)合方法的圖像融合效果對(duì)比４２圖５．１１小波變換與小波包變換憩合圖像評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)比：ＤＷＴ（離散小波變換法），ＤＰＴ（離散小波包變換法）５０５．３結(jié)論５０５５１．４本章小結(jié)南京醫(yī)科大學(xué)碩王學(xué)