基于不同頻段選擇方案的醫(yī)學(xué)圖像融合

于雙芳 董曉璇

摘 要：磁共振血管造影（Magnetic Resonance Angiography，MRA）和磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）圖像具有不同的特征。本文利用不同的頻帶選擇融合規(guī)則，提出新的融合方案，將系數(shù)進(jìn)行組合，并將MRA和MRI圖像融合，形成一幅信息量盡可能多的圖像。試驗(yàn)表明，該方法是有效的，能夠獲得滿意的融合結(jié)果。

關(guān)鍵詞：圖像融合;PLIP模型;Curvelet變換;子帶選擇方案

中圖分類號(hào)：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-5168（2021）23-0033-03

Abstract： Both MRA and MRI image have different features.This paper uses the different frequency band selection fusion rules yield novel fusion schemes for combining the coefficients， and fuses MRA and MRI images to form a single image with as much information as possible. The experiments show that the proposed method is effective and can get satisfactory fusion results.

Keywords： image fusion;PLIP model;Curvelet transform;sub-band selection scheme

近年來(lái)，隨著高新技術(shù)和現(xiàn)代儀器設(shè)備的飛速發(fā)展，醫(yī)學(xué)圖像融合的研究引起人們的廣泛關(guān)注。圖像融合是將分辨率、儀器模態(tài)或圖像捕獲技術(shù)不同的多模態(tài)源圖像組合成單個(gè)復(fù)合圖像[1]。多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像主要包括X射線、計(jì)算機(jī)斷層掃描（Computed Tomography，CT）、磁共振成像（MRI）、磁共振血管造影（MRA）等[2-3]。隨著越來(lái)越多的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像在臨床上的應(yīng)用，將不同模態(tài)的圖像組合起來(lái)的研究變得非常重要，醫(yī)學(xué)圖像融合已經(jīng)成為一個(gè)新的前景廣闊的研究領(lǐng)域[4]。醫(yī)學(xué)成像的主要目的是診斷并獲得盡可能多的細(xì)節(jié)的高分辨率圖像。磁共振（Magnetic Resonance，MR）和CT技術(shù)是醫(yī)學(xué)成像技術(shù)，這兩種技術(shù)都提供了待成像器官的特殊復(fù)雜特征，因此可以預(yù)期，同一器官的MR和CT圖像的融合將產(chǎn)生更詳細(xì)的完整圖像[5]。針對(duì)這一問(wèn)題，本文介紹了Curvelet變換在圖像融合中的應(yīng)用，利用不同的頻帶選擇融合規(guī)則進(jìn)行圖像融合。

1 Curvelet變換

Curvelet變換已發(fā)展成為圖形應(yīng)用中表示曲線形狀的工具，然后將其擴(kuò)展到邊緣檢測(cè)和圖像去噪領(lǐng)域。第一代Curvelet變換更為復(fù)雜，涉及一系列步驟。由于其復(fù)雜性，第二代Curvelet更受青睞。下面總結(jié)了基于Curvelet變換的詳細(xì)融合步驟。

1.1 規(guī)整算法

第一，對(duì)原始圖像執(zhí)行FFT。第二，將FFT劃分為瓷磚集合。第三，每個(gè)瓷磚集合的應(yīng)用。①將瓷磚集合轉(zhuǎn)換到原點(diǎn)。②將瓷磚集合繞矩形中心平鋪。③取步驟一的逆FFT。④將Curvelet數(shù)組添加到Curvelet系數(shù)集合。

1.2 逆規(guī)整算法

第一，對(duì)于每個(gè)Curvelet數(shù)組進(jìn)行如下操作：①對(duì)陣列進(jìn)行FFT;②將矩形支撐展開(kāi)為原始方向形狀;③將其轉(zhuǎn)換回原始位置;④存儲(chǔ)轉(zhuǎn)換后的數(shù)組。第二，添加所有已轉(zhuǎn)換的Curvelet數(shù)組。第三，采用逆FFT重建圖像。

2 基于PLIP模型Curvelet變換的圖像融合

由于圖像融合的主要目的是對(duì)多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行融合，因此還應(yīng)考慮圖像的特征。對(duì)于MRA和MRI圖像的融合示例，源圖像與Curvelet變換圖像如圖1所示。

2.1 低頻子帶加權(quán)平均法

由于源圖像的平均強(qiáng)度值和顯著特征的最小損失，最高分解級(jí)別的近似系數(shù)通常通過(guò)均勻進(jìn)行融合[6]。而HUANG等提出的加權(quán)平均法在其創(chuàng)立10多年后仍然是最有效的方法之一[7]。該方法基于小波子帶的局部高斯假設(shè)。在本節(jié)中，重新制定和修改加權(quán)平均法，以處理更合適的統(tǒng)計(jì)假設(shè)，本文只考慮兩個(gè)原始圖像A、B以及它們的融合圖像Y[8]。分別用[CA]、[CB]和[CY]表示原始圖像A、原始圖像B和融合圖像Y的多尺度分解。

3 結(jié)論

本文提出一種基于Curvelet變換的醫(yī)學(xué)圖像融合子帶選擇方法，該方法采用參數(shù)化對(duì)數(shù)圖像處理（PLIP）模型。從試驗(yàn)結(jié)果可以看出，使用PLIP模型的Curvelet分解在提取圖像中的軟組織信息、病理邊緣等及其特征之間提供了最佳平衡。試驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的融合方法在定性和定量?jī)煞矫娑純?yōu)于現(xiàn)有的融合方法，能夠得到滿意的融合結(jié)果。

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