基于非下采样轮廓波变换的CT和MR图像融合改进算法研究

摘要

目的:提出一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)改进算法的CT与MR图像融合新策略.方法:采用NSCT改进算法将配准的CT与MR图像分解为高频和低频子图像,采用平方熵取大原则进行低频子图像系数融合,采用调制拉普拉斯加权求和法进行高频子图像系数融合;采用NSCT改进算法逆变换重构融合子图像获得融合图像.仿真实验分别选用人工合成和临床实例进行CT与MR图像融合.采用信息熵、交叉熵、互信息、相关系数、空间频率、空间频率错误率和边缘强度等定量评价NSCT改进算法、像素融合法、离散小波变换(DWT)、离散轮廓波变换(DCT)和NSCT算法的融合效果.结果:基于NSCT改进算法的融合图像对比度和边缘清晰度均最优.融合评价中改进算法的平均信息熵、交叉熵、互信息、空间频率、空间频率错误率、相关系数和边缘强度均最优,较像素融合法、DWT、DCT和NSCT的4种算法分别提升9.54％～58.19％、31.38％～44.97％、5.46％～28.66％、12.33％～120.64％、51.48％～81.21％、3.4％～5.19％和6.63％～164.32％.结论:NSCT改进算法融合性能优越,具有较高的普适性,是一种可行的CT和MR图像融合算法.