【图像融合】基于对比度和结构提取实现多模态解剖图像融合含Matlab源码

1 简介

随着近年来越来越多的融合方法被提出，对融合算法性能的评估也逐渐成为一个重要的问题。传统的评价融合性能的方法是由一些学者或者经验丰富的专业医生等对融合后的图像进行主观分析，但是这样会带来经济问题和时间效率问题，不能用于自动化系统处理。因此，目标融合度量由于能够自动检测融合算法的性能而成为研究的热点。本节将从主观评价和客观评价指标两方面进行介绍，其分类如图 所示。

2 部分代码

clear; close all; clc; warning off
%% A Novel Multi-Modality Anatomical Image FusionMethod Based on Contrast and Structure Extraction
% F = fuseImage(I,scale)
%Inputs:
%I - a mulyi-modal anatomical image sequence
%scale - scale factor of dense SIFT, the default value is 16
%% load images from the folder that contain multi-modal image to be fused
%I=load_images('./Dataset\CT-MRI\Pair 1');
I=load_images('./Dataset\MR-T1-MR-T2\Pair 1');
%I=load_images('./Dataset\MR-Gad-MR-T1\Pair 1');
% Show source input images 
figure;
no_of_images = size(I,4);
for i = 1:no_of_images
    subplot(2,1,i); imshow(I(:,:,:,i));
end
suptitle('Source Images');
%%
F=fuseImage(I,16);
%% Output: F - the fused image
F=rgb2gray(F);
figure;
imshow(F);

3 仿真结果

4 参考文献

[1]陈文, 郁芸, 周梅红. 基于Matlab的多模态医学图像融合仿真[J].  2022(2).

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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