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Medical Image Fusion based on Wavelet Transform -Medical Image Fusion based on Wavelet Tran sform
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基于边缘特征的图像配准算法源码
基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域：
（1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究；
（2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、
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该程序是基于小波变换的医学图像的融合方法。实验结果表明，融合效果很好。-The procedures are based on wavelet transform for medical image fusion method. The experimental results show that the integration works well.
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本文借助多尺度分析为手段，
研究医学图像配准与融合过程中医学图像的增强、插值、配准、融合和分割等
关键问题的理论方法研究，扩展了尺度的含义，使其不再局限在通常的小波分
析和形态学两个方面。-In this paper, using multi-scale analysis as a means to study the medical image registration and fusion process of medical image enhancement, interpo
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医学图像融合方法研究，主要说了简单加权法和小波变换法-Medical image fusion method, mainly that a simple weighting method and wavelet transform
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用C写的图像融合代码，包括了医学图像融合、多焦点图像融合和多传感器图像融和等多种类型的融和算法，运行速度快。-Image fusion with the C written code, including the medical image fusion, multi-focus image fusion and multi-sensor image fusion and many other types of fusion algorithms, to run fast.
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应用小波变换 模极大值算法实现医学图像（CT图像和MRI图像）的融合-Wavelet transform modulus maxima to achieve medical image fusion
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应用小波变换最大值法实现医学图像的融合算法-Based on wavelet transform method to achieve maximum medical image fusion algorithm
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分析了如何利用小波变换技术对图像进行信息融合使读者从整体上对医学图像融合技术有一个比较清楚直观的理解
-Analysis of how to use wavelet transform to the image information fusion, so that readers from the whole of the medical image fusion technology has a relatively clear and intuitive understanding.
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基于互信息的刚性配准医学图像配准技术是今年来医学图像处理领域中的重要研究问题，推崇寻找某种适当的空间变换，使两幅图达到空间位置上的定位和配准，进而进行图像融合。医学图像配准在临床诊断、治疗、质量保证和疗效评价等方面具有重要的应用价值。-Mutual information-based rigid registration of medical image registration technology to medical image processing field this year, an
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：根据小波低频子带图像的轮廓模糊度和高频子带图像的细节信息量随小波分解层数增多而增多的规律，从图像熵
出发，提出了一种基于低频子带图像熵差的最佳小波分解层数选择法, 该方法通过计算不同分解层数下各低频子带的图像
熵差，选择最接近原始图像熵差的分解层数作为最佳分解层数。用多种基于小波变换的图像融合法分别对两组医学图像进
行仿真实验，结果表明根据该分解层数选择法得到的融合图像目视效果最好，与相关系数、峰值信噪比、模糊Chebyshev 距离
值等客观评价指标保持了很好的一致性。
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随着影像设备的发展及各种医学成像模式的出现, 多模医学图像融合技术已成为影像医学发展过程中一项重要
研究, 并逐渐应用到诊断、治疗领域。针对医学诊断过程中常见的CT与MRI图像采用了加权平均法、傅立叶变换及小波
变换的数学方法进行了融合实验, 并对实验结果进行了分析, 对各种算法的优缺点进行了比较。-Multi- modality medical image fusion technology has become an important development along with
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医学图像融合为临床诊断、手术设计与效果评估等提供不同模态影像互补信息。构造具有3 阶消失矩的双正交多小波滤
波器, 其以高斯函数一次泰勒规范展开正交化后得到的完备二次单位正交基作为尺度函数。利用构造的多小波滤波器, 分别对
CT、MRI 医学图像进行分解, 使用基于多小波分解改进的局部能量加权规则融合图像。结果表明改进规则融合了源图像主要信息,
优于常用的融合规则。应用构造的多小波滤波器可有效地融合医学图像, 略优于DGHM多小波-Medical image fusion provi
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Content-based medical image retrieval is now getting more and more attention in the
world, a feasible and efficient retrieving algorithm for clinical endoscopic images is urgently
required. Methods: Based on the study of single feature image retr
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图像融合的目的把来自多传感器的数据互补信息合并成一幅新的图像,以改善图像的质量。图像融合最简单的理解就是两个（或多个）图像间的相加运算。这一技术广泛应用于多频谱图像理解和医学图像处理等领域。主要分为空域和频域相加。-The purpose of image fusion from multiple sensor data to complement the information merged into a new image to improve image quality. The simp
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Medical Image Fusion in breast cancer.
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medical image fusion in breast cancer.
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5图像融合的隐马尔科夫模型及其在医学影像计算联合分割-A hidden Markov Model for image fusion and their joint segmentation in medical image computin
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基于SIDWT的医学图像融合算法，详细叙述了平移不变小波分解原理，提出一种新的基于SIDWT的融合算法-Based on the SIDWT medical image fusion algorithm, the principle of translation invariant wavelet decomposition is described in detail, and a new fusion algorithm based on SIDWT is proposed
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通过多尺度分解，实现医学图像的图像融合，达到更好的效果(Through multi-scale decomposition, medical image fusion can be achieved to achieve better results.)
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