一类改进的图像融合算法在医学图像中的应用

作     者：赵茹 

作者单位：华北电力大学(北京) 

学位级别：硕士

导师姓名：石玉英

授予年度：2023年

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0836[工学-生物工程] 

主      题：图像融合 图像去噪 分裂Bregman迭代算法 数据驱动紧框架 变分方法 

摘      要：图像融合是图像处理的一个重要应用,其目的是通过计算机技术对不同模态的图像信息进行整合,使融合后的图像包含尽可能多的信息。然而实际问题中的图像常常包含不必要的噪声,因此在对图像进行融合前需要进行图像去噪预处理。本文在已有图像融合算法的基础上,提出了一类改进的图像融合算法,并应用到医学图像中,主要工作如下:基于数据驱动紧框架(DDTF)的变分模型,本文首先提出了新的初始紧框架系统,用于融合清晰的医学图像。其次对于包含噪声的医学图像,结合新的紧框架系统,提出了改进的变分模型,该模型是在DDTF的基础上添加了去除噪声的正则项和保真项,可在图像融合的过程中去除噪声,并采用有较好收敛性的分裂Bregman迭代算法求解。本文对改进算法进行了收敛性分析,验证了其在理论上的可行性。在数值实验中,我们使用了 MATLAB软件进行编程,针对清晰的和包含不同噪声的图像,使用提出的改进算法进行实验并与其他两种算法比较。数值实验结果表明,改进算法有较好的融合效果。