[发明专利]一种基于区域对比的医学图像融合方法

摘要

本发明公开了一种基于区域对比的医学图像融合方法，属于医学图像处理领域。该方法包括以下步骤：a、获取已配准的多模医学图像，根据多模医学图像的大小制定分块策略，按照从上到下、从左到右的原则对图像进行分块操作；b、计算每一像素在不同分块下的对比度和分块图像的直方图矩阵，并以直方图矩阵作为系数，生成每一像素的区域对比度矩阵；c、应用典型相关分析方法计算每一像素区域对比度矩阵的相关系数，求解像素区域对比度矩阵最相关时的系数矩阵；d、以求解得到的系数矩阵作为权值，生成融合图像。与现有技术相比，本发明的基于区域对比的医学图像融合方法具有融合效果好、执行效率高等特点，具有很好的推广应用价值。

主权项

1.一种基于区域对比的医学图像融合方法，其特征在于包括以下步骤：a、获取已配准的多模医学图像，根据多模医学图像的大小制定分块策略，按照从上到下、从左到右的原则对图像进行分块操作，所述图像分块操作分t次进行，每次分块尺寸分别为多模医学图像大小的1，1/4，1/8…1/2t倍，t为大于等于2的正整数；b、计算每一像素在不同分块下的对比度和分块图像的直方图矩阵，并以直方图矩阵作为系数，生成每一像素的区域对比度矩阵，具体方法为：定义多模医学图像A和B的分块分别表示为BAi和BBi，i表示第i次分块，i的取值为大于等于2且小于等于t的正整数，分块内像素点(x,y)的对比度C(x,y)i为：CA(x，y)i表示图像A第i次分块内像素点(x,y)的对比度；CB(x，y)i表示图像B第i次分块内像素点(x,y)的对比度；MAi表示A(x,y)第i次分块后对应块内像素的平均值；MBi表示B(x,y)第i次分块后对应块内像素的平均值，分块BAi和BBi的直方图矩阵HAi、HBi，则每一像素区域对比度矩阵C(x,y)为：CA(x,y)＝[HA(x,y)1×CA(x,y)1 … HA(x,y)i×CA(x,y)i … HA(x,y)t×CA(x,y)t]'CB(x,y)＝[HB(x,y)1×CB(x,y)1 … HB(x,y)i×CB(x,y)i … HB(x,y)t×CB(x,y)t]'；CA(x，y)表示图像A内每一像素区域的对比度矩阵；CB(x，y)表示图像B内每一像素区域的对比度矩阵；HA(x，y)i表示分块BAi内像素点(x,y)在直方图矩阵中的值；HB(x，y)i表示分块BBi内像素点(x,y)在直方图矩阵中的值；c、应用典型相关分析方法计算每一像素区域对比度矩阵的相关系数，求解像素区域对比度矩阵最相关时的系数矩阵；d、以求解得到的系数矩阵作为权值，生成融合图像。