结合多尺度局部极值分解和SCM模型的医学图像融合方法

根据不同的成像原理,医学图像有多种不同的图像类型。针对CT-MRI图像融合中容易造成细节和对比度信息丢失等问题,提出一种基于多尺度局部极值分解方法(LES)和双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM)的图像融合方法。利用多尺度局部极值分解方法将源图像分解为一系列不同尺度的平滑图像和细节图像;使用最大值法分别提取两个系列平滑图像的最大值,使用稀疏表示方法进行平滑图像的融合;对两个系列的细节图像取均值,使用DCSCM模型对细节图像进行融合;通过融合后的平滑图像和细节图像重构出最终的融合图像。对多组医学图像进行实验仿真和主客观分析,多组实验结果表明,该方法在主观视觉方面和客观评价指标的定量分析方面都取得了优异的效果。