基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合技术方法

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简介：
本研究提出了一种利用非下采样Contourlet变换(NSCT)进行高效医学图像融合的技术方法，旨在提升图像质量和细节展现能力，为医疗诊断提供更精准的数据支持。针对传统多尺度变换在医学图像融合中的问题，本段落提出了一种基于非下采样Contourlet变换的新型医学图像融合方法。对于低频子带系数的选择，考虑到医学图像的特点以及相邻低频子带系数之间的相关性，我们采用了基于区域能量的融合规则；而在选择方向上的带通子带系数时，则充分利用了非下采样Contourlet变换的方向特性，并采用改进后的拉普拉斯能量和作为这一过程中的融合规则。实验结果表明，与传统方法相比，该新方法能够有效避免图像失真问题，从而实现更为理想的医学图像融合效果。

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基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合技术方法

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本研究提出了一种利用非下采样Contourlet变换(NSCT)进行高效医学图像融合的技术方法，旨在提升图像质量和细节展现能力，为医疗诊断提供更精准的数据支持。针对传统多尺度变换在医学图像融合中的问题，本段落提出了一种基于非下采样Contourlet变换的新型医学图像融合方法。对于低频子带系数的选择，考虑到医学图像的特点以及相邻低频子带系数之间的相关性，我们采用了基于区域能量的融合规则；而在选择方向上的带通子带系数时，则充分利用了非下采样Contourlet变换的方向特性，并采用改进后的拉普拉斯能量和作为这一过程中的融合规则。实验结果表明，与传统方法相比，该新方法能够有效避免图像失真问题，从而实现更为理想的医学图像融合效果。

基于非采样Contourlet变换的遥感图像融合方法

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本研究提出了一种基于非采样Contourlet变换的新型遥感图像融合技术，有效增强了多源遥感数据的空间分辨率与光谱信息。为了使融合后的多光谱图像在保持原始多光谱图像的光谱特性的同时显著提高空间分辨率，提出了一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）的遥感图像融合算法。该算法首先对全色波段图像进行非采样Contourlet变换，得到低频子带系数和各方向上的带通子带系数；接着针对多光谱图像中的每一个波段，在对其进行双线性插值处理后作为融合后的多光谱图像的低频子带系数。同时，将全色波段图像中各个方向上的带通子带系数通过基于成像系统物理特性的注入模型进行局部调整，并将其用作融合后多光谱图像的方向子带系数；最后经过非采样Contourlet逆变换得到具有高空间分辨率的多光谱图像。实验使用IKONOS卫星遥感影像进行了验证，结果显示该算法在保持光谱信息的同时提高了空间质量，优于传统方法。

基于非下采样Shearlet变换的图像融合技术

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本研究提出了一种新颖的图像融合方法，利用非下采样Shearlet变换增强多模态医学影像或多源遥感图像的空间细节与边缘特征，以实现更高质量的视觉信息合成。基于非下采样Shearlet变换的图像融合技术可以应用于红外与可见光图像以及多聚焦图像的融合。相关代码可以在MATLAB环境中实现。

基于Contourlet变换的图像融合技术

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本研究探讨了利用Contourlet变换进行图像融合的方法和技术，旨在提高多源图像信息综合处理能力，增强视觉效果和细节表现。基于Contourlet变换的图像融合方法在MATLAB中有三种实现方式。这段文字描述了一个使用Matlab编写的Contourlet图像融合代码集合，能够执行三种不同的融合技术。

基于Contourlet变换的图像融合技术

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本研究探讨了利用Contourlet变换进行多模态医学影像及卫星影像的高效融合技术，旨在提升图像细节与清晰度。在Contourlet图像融合过程中，低频部分采用最大值规则进行融合，高频部分则选取局部能量最大的区域进行融合。

医学CT图像去噪的研究——采用非下采样Contourlet变换方法.pdf

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本文探讨了利用非下采样Contourlet变换（NSCT）对医学CT图像进行去噪处理的方法，通过实验验证其有效性和优越性。为了克服Contourlet变换的非平移不变性和频谱混叠等问题，提出了一种基于非下采样Contourlet变换的医学CT图像去噪方法。通过对含有噪声的CT图像进行非下采样Contourlet变换，可以获得不同尺度和各个方向上的变换系数，并利用Context模型对每个尺度、每种方向下的子带进行分级处理。根据不同级别的特性采用相应的阈值来去除噪声。实验结果表明，该方法特别适用于处理包含更多高斯噪声的医学CT图像，在提高PSNR值的同时，还能更好地保留图像细节并改善了医学CT图像的质量。

基于非下采样剪切波变换及特征合成的医学图像融合方法

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本研究提出了一种结合非下采样剪切波变换和特征合成技术的创新医学图像融合方法，旨在提升图像质量和诊断准确性。在医学成像领域，图像融合技术已成为获取更多有用信息的关键手段之一。然而，传统算法往往导致细节纹理不清晰的问题，影响医生对图像的判断。为解决这一问题，本段落提出了一种新的基于非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Shearlet Transform, NSST）和特征合成策略的医学图像融合算法。 NSST是一种多分辨率分析工具，具有良好的方向性和尺度特性，在处理复杂结构的图像时表现优异。首先，对已配准的源图像进行NSST分解，将图像分为低频子带与一系列高频子带。其中，低频子带包含基础信息，而高频子带则涵盖了细节信息。对于低频子带系数，本段落采用局域平均能量和局域标准差合成值作为融合策略，这有助于保留图像的基础信息，并确保融合后的图像不失真。在处理高频子带时，则使用改进的拉普拉斯能量和（New Sum of Modified Laplacian, NSML）方法进行融合，以更准确地检测并突出边缘与细节。完成上述步骤后，通过逆NSST变换将低频及高频子带重构为最终图像。为了评估算法效果，在灰度和彩色医学多模态图像上进行了大量实验，并采用信息熵（Information Entropy, IE）、空间频率（Spatial Frequency, SF）、标准差（Standard Deviation, SD）以及平均梯度（Average Gradient, AG）作为客观评价指标。结果显示，该算法在主观视觉效果及客观评价方面均表现出显著提升。具体而言，信息熵、标准差、空间频率和平均梯度的平均值分别提高了2.99%、4.06%、1.78%和1.37%，这表明融合后的图像包含更多细节纹理信息且视觉效果更佳。这些改进有助于医生在诊断过程中更为准确地识别病灶与异常结构。本段落提出的基于NSST的医学图像融合算法通过结合局部特征合成及NSML方法，有效提升了融合图像清晰度和细节表现，为医学成像领域提供了一种新的高效解决方案。该技术进一步优化应用有望在未来临床实践中带来更精确的支持诊断功能。

【图像融合】利用非下采样Contourlet变换（NSCT）算法融合红外与可见光图像的MATLAB代码.md

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本Markdown文档提供了基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的算法，用于在MATLAB环境中融合红外和可见光图像的详细代码。基于非下采样Contourlet变换（nsct）算法实现红外图像与可见光图像融合的Matlab源码。

基于多尺度Retinex的非下采样Contourlet变换图像增强

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本研究提出了一种结合多尺度Retinex与非下采样Contourlet变换的新型图像增强方法，显著提升图像视觉效果和细节表现。为解决遥感图像及高光谱图像中存在的对比度低、整体偏暗等问题，本段落提出了一种结合多尺度Retinex（MSR）与混沌小生境粒子群优化（NCPSO）的非下采样Contourlet变换（NSCT）域图像增强技术。该方法首先对原始图像进行NSCT分解，获得一个低频分量及多个不同方向上的高频分量；接着在低频部分应用混合灰度函数的多尺度Retinex算法以提升对比度和清晰度，并利用非线性增益函数调节高频成分系数来增强细节表现。在此过程中，采用一种综合考虑了对比度与信息熵的定量评价指标作为NCPSO的适应值，从而优化相关参数设置。实验结果显示，相较于双向直方图均衡、NSCT变换、多尺度Retinex算法以及平稳小波变换结合Retinex方法等四种传统的图像增强策略，本段落提出的方法在提升对比度和信息熵方面表现更佳，并显著改善了整体视觉效果。

基于非下采样轮廓波变换的图像融合MATLAB程序

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本简介提供了一种基于非下采样轮廓波变换（NSCT）的图像融合算法及其实现代码。该方法利用MATLAB语言编写，能够有效整合多幅输入图像的信息，生成高质量的融合结果，广泛应用于医学影像、遥感等领域。全部打开并放入图片后可以运行。