像素级多尺度医学图像融合方法研究
医学图像融合是利用某种方法将多张不同模态的医学图像合成为一张图像
并最大限度地保留输入图像重要信息的过程,其目的是为医生提供更加准确的病灶信息,本文重点研究像素级多尺度医学图像融合方法。像素级多尺度医学图像融合方法主要包含三部分:图像分解与重构、图像融合规则和图像评价指标。
针对已有医学图像融合方法在图像分解与重构和图像融合规则两个方面的
问题,本文提出四种新的像素级多尺度医学图像融合方法。针对医学图像融合方法时间复杂度高和噪声问题,提出一种两尺度本征图像分解的MRI-PET融合方法。
该方法的主要特点在于快速的空域图像分解与重构。该方法首先利用视网膜皮层理论对MRI进行两尺度本征图像分解,并利用灰度世界理论对PET进行两尺度本征图像分解。
这种两尺度分解方法能够降低输入图像的噪声。在融合阶段,采用三种不同的方法:主元分析法、图像系数重要程度法和颜色空间变换法来得到融合图像。
实验结果表明,两尺度本征图像分解的融合方法能够恢复图像本身的信息,
从而减少图像的噪声。针对传统结构张量融合方法中图像亮度信息丢失和色彩失真的问题,提出一种三尺度结构张量的MRI-PET和MRI-SPECT融合方法。
该方法利用结构张量对图像进行空域上的分解与重构,首先利用结构张量对灰度图像MRI进行三尺度分解,然后利用彩色结构张量对伪彩色图像PET/SPECT
进行三尺度分解避免色彩失真。在融合阶段,利用绝对值最大方法来处理含有平滑信息的图像,利用空间频率法来处理含有细节、亮度信息的图像。
实验结果表明,三尺度结构张量的融合方法能够同时保留解剖医学图像MRI
和功能医学图像PET/SPECT的亮度信息。针对拉普拉斯金字塔融合方法中图像边
缘效应的问题,提出一种多方向特征的MRI-CT、MRI-PET和MRI-SPECT融合方法。
该方法将多方向特征用于拉普拉斯金字塔后的残差子带图像的融合规则,首先利用拉普拉斯金字塔将输入图像分解为残差子带图像和基底子带图像。在融合阶段,利用仿射变换获得残差子带图像的多方向信息,然后采用轮廓特征和对比度特征进行图像增强。
实验结果表明,该方法得到的融合图像具有高对比度、边缘信息清晰并消除图像的块效应。针对局部极值滤波融合方法中图像边缘效应和色彩失真的问题,提出一种多显著性特征的MRI-CT和MRI-PET融合方法。
该方法用于局部极值滤波分解后的平滑图像和细节图像的融合规则,首先利用局部极值滤波将输入图像分解为不同尺度的图像集。在融合阶段,边缘显著性特征作为MRI/CT的平滑图像的融合规则,而色彩显著性特征作为PET的细节图像的融合规则。
实验结果表明,边缘显著性特征能去除图像的边缘效应,色彩显著性特征能解决图像的色彩失真问题。
实验五不同分辨率图像融合 一实验目的 通过本次实验了解图像数据融合的基本原理和基本思路，学会利用ERDAS软件进行不同分辨率图像之间的融合，并对不同数据融合方法进行分析和比较，掌握不同数据融合方法的基本操作。 二实验原理 在遥感中，数据融合属于一种属性融合，它是将同一地区的多源遥感影像数据加以智能化合成，产生比单一信息源更精确、更完全、更可靠的估计和判断。 在ERDAS是指分辨率融合(Resolution Merge)是对不同空间分辨率遥感图像的融合处理，使处理后的遥感图像既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，从而达到图像增强的目的。 一般来说，遥感影像的数据融合分为预处理和数据融合两步： 1.预处理：主要包括遥感影像的几何纠正、大气订正、辐射校正及空间配准 （1）几何纠正、大气订正及辐射校正的目的主要在于去处透视收缩、叠掩、阴影等地形因素以及卫星扰动、天气变化、大气散射等随机因素对成像结果一致性的影响； （2）影像空间配准的目的在于消除由不同传感器得到的影像在拍摄角度、时相及分辨率等方面的差异。空间配准的精度一般要求在1~2个像元内。 2.ERDAS软件提供了三种图像融合方法： 1、主成分变换融合(Pinciple Component) 主成分变换融合是建立在图像统计特征基础上的多维线性变换，具有方差信息浓缩、数据量压缩的作用，可以更准确地提示提示多波段数据结构内部的遥感信息，常常是以高分辨率数据替代多波段数据变换以后的第一主成分来达到融合的目的。具体过程是首选对输入的多波段遥感数据进行主成分变换，然后以高空间分辨遥感数据替代变换以后的第一主成分，最后再进行主成分逆变换，生成具有高空间分辨率的多波段融合图像。 2、乘积变换融合(Mutiplicative) 乘积变换融合应用最基本的乘积组合算法直接对两种空间分辨率的遥感数据进地合成，即Bi_new=Bi_m*B_h，其中Bi_new代表融合以后的波段数值(i=1,2,3,..n)，Bi_m表示多波段图像中的任意一个波段数值，B_h代表高分辨率遥感数据。乘积变换是由crippen的4种分析技术演变而来的，cippen研究表明：将一定亮度的图像进行变换处理时，只有乘法变换可以使其色彩保持不变。 3、比值变换融合(Brovey Transform) 比值变换融合是将输入遥感数据的3个波段按照下列公式进行计算，获得融合以后各波段的数据：Bi_new=[Bi_m/(Br_m+Bg_m+Bb_m)]*B_h，其中Bi_new代表融合以后的波段数值(i=1,2,3)，Br_m,Bg_m,Bb_m分别代表多波段图像中的红绿蓝波段数值，Bi_m表示红、绿、蓝3波段中的任意一个，B_h代表高分辨率遥感数据。 三实验内容 数据融合：主成分变换融合(Pinciple Component)，乘积变换融合(Mutiplicative)，比值变换融合(Brovey Transform) 四实验数据
谈医学影像的融合(一) 科技的进步带动了现代医学的发展，计算机技术的广泛应用，又进一步推动了影像医学向前迈进。各类检查仪器的性能不断地提高，功能不断地完善，并且随着图像存档和传输系统(PACS)的应用，更建立了图像信息存储及传输的新的模式。而医学影像的融合，作为图像后处理技术的完善和更新，将会成为影像学领域新的研究热点，同时也将是医学影像学新的发展方向。所谓医学影像的融合，就是影像信息的融合，是信息融合技术在医学影像学领域的应用；即利用计算机技术，将各种影像学检查所得到的图像信息进行数字化综合处理，将多源数据协同应用，进行空间配准后，产生一种全新的信息影像，以获得研究对象的一致性描述，同时融合了各种检查的优势，从而达到计算机辅助诊断的目的〔1，2〕。本文将从医学影像融合的必要性、可行性、关键技术、临床价值及应用前景5个方面进行探讨。 1医学影像融合的必要性 1.1影像的融合是技术更新的需要随着计算机技术在医学影像学中的广泛应用，新技术逐渐替代了传统技术，图像存档和PACS的应用及远程医疗的实施，标志着在图像信息的存储及传输等技术上已经建立了新的模式。而图像后处理技术也必须同步发展，在原有的基础上不断地提高和创新，才能更好更全面地发挥影像学的优势。影像的融合将会是后处理技术的全面更新。 1.2影像的融合弥补了单项检查成像的不足目前，影像学检查手段从B超、传统X线到DSA、CR、CT、MRI、PET、SPECT等，可谓丰富多彩，各项检查都有自身的特点和优势，但在成像中又都存在着缺陷，有一定的局限性。例如：CT检查的分辨率很高，但对于密度非常接近的组织的分辨有困难，同时容易产生骨性伪影，特别是颅后窝的检查，影响诊断的准确性；MRI检查虽然对软组织有超强的显示能力，但却对骨质病变及钙化病灶显示差；如果能将同一部位的两种成像融合在一起，将会全面地反映正常的组织结构和异常改变，从而弥补了其中任何一种单项检查成像的不足。 1.3影像的融合是临床的需要影像诊断最终服务于临床治疗；先进的检查手段，清晰的图像，有助于提高诊断的准确性，而融合了各种检查优势的全新的影像将会使诊断更加明确，能够更好地辅助临床诊治疾病。 2医学影像融合的可行性 2.1影像学各项检查存在着共性和互补性为影像的融合奠定了基础尽管每项检查都有不同的检查方式、成像原理及成像特征，但它们具有共同的形态学基础，都是通过影像来反映正常组织器官的形态、结构和生理功能，以及病变的解剖、病理和代谢的改变。而且，各项检查自身的缺陷和成像中的不足，都能够在其他检查中得到弥补和完善。例如：传统X线、CT 检查可以弥补对骨质成像的不足；MRI检查可以弥补对软组织和脊髓成像的不足；PET、SPECT 检查则可以弥补功能测定的不足。 2.2医学影像的数字化技术的应用为影像的融合提供了方法和手段现在，数字化技术已充分应用于影像的采集、存储、后处理、传输、再现等重要的技术环节。在首要环节即影像的采集中，应用了多种技术手段，包括：(1)同步采集数字信息，实时处理；(2)同步采集模拟信号，经模数转换装置转换成数字信号；(3)通过影像扫描仪和数码相机等手段，对某些传统检查如普通X线的胶片进行数字转换等；将所采集的普通影像转换成数字影像，并以数据文件的形式进行存储、传输，为进一步实施影像融合提供了先决条件。 3医学影像融合的关键技术 信息融合在医学图像研究上的作用一般是通过协同效应来描述的，影像融合的实施就是实现医学图像的协同；图像数据转换、图像数据相关、图像数据库和图像数据理解是融合的关键技术。(1)图像数据转换是对来自不同采集设备的图像信息的格式转换、三维方位调整、尺度变换等，以确保多源图像的像/体素表达同样大小的实际空间区域，确保多源图像对组织
山东大学（威海）毕业论文 毕业设计（论文）设计(论文)题目像素级图像融合方法 姓名：李桂楠 学号：201100800668 学院：机电与信息工程学院 专业：自动化 年级2011级 指导教师：孙甲冰
目录 摘要 (4) Abstract (5) 第一章绪论 (1) 1.1课题背景及来源 (1) 1.2图像融合的理论基础和研究现状 (1) 1.3图像融合的应用 (1) 1.4图像融合的分类 (1) 第二章像素级图像融合的预处理 (3) 2.1图像增强 (3) 2.2图像校正 (6) 2.3图像配准 (6) 第三章像素级图像融合的方法综述 (8) 3.1加权平均图像融合方法 (8) 3.2 HIS空间图像融合方法 (8) 3.3 主成分分析图像融合方法 (8) 3.4 伪彩色图像融合方法 (9) 第四章基于小波变换的像素级图像融合概述 (10) 4.1 小波变换的基本理论 (10) 4.2 基于小波变换的图像融合 (11) 4.3基于小波变换的图像融合性能分析 (12)
第五章像素级图像融合方法的研究总结与展望 (19) 参考文献 (20) 谢辞................................. 错误！未定义书签。
摘要 近些年，随着科学技术的飞速发展，各种各样的图像传感器出现在人们的视野前，这种样式繁多的图像传感器在不同的成像原理和不同的工作环境下具有不同功能。而因为多传感器的不断涌现，图像融合技术也越来越多的被应用于医学、勘探、海洋资源开发、生物学科等领域。 图像融合主要有像素级、决策级和特征级三个层次，而像素级图像融合作为基础能为其他层次的融合提供更准确、全面、可依赖的图像信息。本文的主要工作是针对像素级的图像融合所展开的。 关键词 图像融合理论基础、加权平均、图像融合方法、小波变换、
多聚焦图像融合方法综述 摘要：本文概括了多聚焦图像融合的一些基本概念和相关知识。然后从空域和频域两方面将多聚焦图像融合方法分为两大块，并对这两块所包含的方法进行了简单介绍并对其中小波变换化法进行了详细地阐述。最后提出了一些图像融合方法的评价方法。 关键词：多聚焦图像融合；空域；频域；小波变换法；评价方法 1、引言 按数据融合的处理体系，数据融合可分为：信号级融合、像素级融合、特征级融合和符号级融合。图像融合是数据融合的一个重要分支，是20世纪70年代后期提出的概念。该技术综合了传感器、图像处理、信号处理、计算机和人工智能等现代高新技术。它在遥感图像处理、目标识别、医学、现代航天航空、机器人视觉等方面具有广阔的应用前景。 Pohl和Genderen将图像融合定义为：“图像融合是通过一种特定的方法将两幅或多幅图像合成一幅新图像”，其主要思想是采用一定的方法，把工作于不同波长范围、具有不同成像机理的各种成像传感器对同一场景成像的多幅图像信息合成一幅新的图像。 作为图像融合研究重要内容之一的多聚焦图像融合，是指把用同一个成像设备对某一场景通过改变焦距而得到的两幅或多幅图像中清晰的部分组合成一幅新的图像，便于人们观察或计算机处理。图像融合的方法大体可以分为像素级、特征级、决策级3中，其中，像素级的图像融合精度较高，能够提供其他融合方法所不具备的细节信息，多聚焦融合采用了像素级融合方法，它主要分为空域和频域两大块，即： （1）在空域中，主要是基于图像清晰部分的提取，有梯度差分法，分块法等，其优点是速度快、方法简单，不过融合精确度相对较低，边缘吃力粗糙； （2）在频域中，具有代表性的是分辨方法，其中有拉普拉斯金字塔算法、小波变换法等，多分辨率融合精度比较高，对位置信息的把握较好，不过算法比较复杂，处理速度比较慢。 2、空域中的图像融合 把图像f(x,y)看成一个二维函数，对其进行处理，它包含的算法有逻辑滤波器法、加权平均法、数学形态法、图像代数法、模拟退火法等。 2.1 逻辑滤波器法 最直观的融合方法是两个像素的值进行逻辑运算,如:两个像素的值均大于特定的门限值,
医学影像技术13影像301 ABC 2015-4-11
年年岁岁花相似，岁岁年年人不同。恩格斯曾说过“没有计划的学习，简直是荒唐。”一个人如果没有规划好自己的人生，且不清晰自己的目标，即使他的学历很高，知识面很广，那么也只能是一个碌碌无为的平庸人，又或者只能一辈子做别人的跟班，做一个等着时间来把自己生命耗尽的人。一个不能靠自己的能力改变命运的人，是不幸的，也是可怜的，因为这些人没有把命运掌握在自己的手中，反而成为命运的奴隶。而人的一生中究竟有多少个春秋，有多少事是值得回忆和纪念的。生命就像一张白纸，等待着我们去描绘，去谱写。 不少人都曾经这样问过自己“人生之路到底该如何去走？”记得一位哲人曾这样说过：“走好每一步，这就是你的人生。”人生之路说长也长，因为它是你一生意义的诠释：人生之路说短也短，因为你生活过的每一天都是你的人生。每个人都在设计自己的人生，都在实现自己的梦想。一路上，不光需要有着克服困难的勇气，更需要有一个明确的方向。否则再辛苦的奔忙也只能是毫无收获的徒劳。而职业生涯的规划就是指引人生道路的北斗星，使我们的生命释放更加灿烂的光芒。
2013年9月——2015年6月 于北京卫生职业学院学习 2015年-2016年实习一年 2016.9——2024.9去往定向单位上班八年2017.2报名放射技师考试 2018年机动，同时准备本科的成人考试 2019年——2023年大学本科结业、考取：英语6级、计算机三级、大型仪器上岗证2024年争取考上研究生 此时，参加工作满五年，可以考主管技师 2025年——2026年争取到三甲医院工作2045年，工作30年，考得副主任技师 2050年，55岁，退休。 2050年——2060年，在医疗设备公司 担任指导操作工作，进行设备使用人员的培训工作。
摘要 本文给出了一种基于小波变换的图像融合方法，并针对小波分解的不同频率域，分别讨论了选择高频系数和低频系数的原则。高频系数反映了图像的细节，其选择规则决定了融合图像对原图像细节的保留程度。本文在选择高频系数时，基于绝对值最大的原则，低频系数反映了图像的轮廓，低频系数的选择决定了融合图像的视觉效果，对融合图像质量的好坏起到非常重要的作用。图像融合是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。 MATLAB小波分析工具箱提供了小波分析函数，应用MATLAB进行图像融合仿真，通过突出轮廓部分和弱化细节部分进行融合，使融合后的图象具有了两幅或多幅图象的特征，更符合人或者机器的视觉特性，有利于对图像进行进一步的分析和理解，有利于图像中目标的检测和识别或跟踪。 关键词小波变换；融合规则；图像融合
Image Fusion Algorithm Based on Wavelet Transform Abstract In this paper, the image fusion method based on wavelet transform, and for the wavelet decomposition of the frequency domain, respectively, discussed the principles of select high-frequency coefficients and low frequency coefficients. The high-frequency coefficients reflect the details of the image, the selection rules to determine the extent of any reservations of the fused image on the original image detail. The choice of high-frequency coefficients, based on the principle of maximum absolute value, and consistency verification results. The low-frequency coefficients reflect the contours of the image, the choice of the low frequency coefficients determine the visual effect of the fused image, play a very important role in the fused image quality is good or bad. MATLAB Wavelet Analysis Toolbox provides a wavelet analysis function using MATLAB image fusion simulation, highlight the contours of parts and the weakening of the details section, fusion, image fusion has the characteristics of two or multiple images, more people or the visual characteristics of the machine, the image for further analysis and understanding, detection and identification or tracking of the target image. Keywords Wavelet transform; Fusion rule; Image Fusion
摘要：介绍了遥感影像三种常用的图像融合方式。进行实验，对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多光谱信息的SPOT图像进行融合处理，生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像，简要分析比较三种图像融合方式的各自特点，择出本次实验的最佳融合方式。 关键字：遥感影像；图像融合；主成分变换；乘积变换；比值变换；ERDAS IMAGINE 1. 引言 由于技术条件的限制和工作原理的不同，任何来自单一传感器的信息都只能反映目标的某一个或几个方面的特征，而不能反应出全部特征。因此，与单源遥感影像数据相比，多源遥感影像数据既具有重要的互补性，也存在冗余性。为了能更准确地识别目标，必须把各具特色的多源遥感数据相互结合起来，利用融合技术，针对性地去除无用信息，消除冗余，大幅度减少数据处理量，提高数据处理效率；同时，必须将海量多源数据中的有用信息集中起来，融合在一起，从多源数据中提取比单源数据更丰富、更可靠、更有用的信息，进行各种信息特征的互补，发挥各自的优势，充分发挥遥感技术的作用。[1] 在多源遥感图像融合中，针对同一对象不同的融合方法可以得到不同的融合结果，即可以得到不同的融合图像。高空间分辨率遥感影像和高光谱遥感影像的融合旨在生成具有高空间分辨率和高光谱分辨率特性的遥感影像，融合方法的选择取决于融合影像的应用，但迄今还没有普适的融合算法能够满足所有的应用目的，这也意味着融合影像质量评价应该与具体应用相联系。[2] 此次融合操作实验是用三种不同的融合方式（主成分变换融合，乘积变换融合，比值变换融合），对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多
光谱信息的SPOT图像进行融合处理，生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像。 2. 源文件 1 、 imagerycolor.tif ，SPOT图像，分辨率10米，有红、绿、两个红外共四个波段。 2 、imagery-5m.tif ，SPOT图像，分辨率5米。 3. 软件选择 在常用的四种遥感图像处理软件中，PCI适合用于影像制图，ENVI在针对像元处理的信息提取中功能最强大，ER Mapper对于处理高分辨率影像效果较好，而ERDAS IMAGINE的数据融合效果最好。[3] ERDAS IMAGINE是美国Leica公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的图像处理技术，友好、灵活的用户界面和操作方式，面向广阔应用领域的产品模块，服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS（遥感图像处理和地理信息系统）集成功能，为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具。 2012年5月1日，鹰图发布最新版本的ERDAS IMAGINE，所有ERDAS 2011软件用户都可以从官方网站上下载最新版本 ERDAS IMAGINE 11.0.5. 新版本包括之前2011服务包的一些改变。相比之前的版本，新版本增加了更多ERDAS IMAGINE和GeoMedia之间的在线联接、提供了更为丰富的图像和GIS产品。用户使用一个单一的产品，就可以轻易地把两个产品结合起来构建一个更大、更清
图像融合的研究背景和研究意义 1概述 2 图像融合的研究背景和研究意义 3图像融合的层次 像素级图像融合 特征级图像融合 决策级图像融合 4 彩色图像融合的意义 1概述 随着现代信息技术的发展，图像的获取己从最初单一可见光传感器发展到现在的雷达、高光谱、多光谱红外等多种不同传感器，相应获取的图像数据量也急剧增加。由于成像原理不同和技术条件的限制，任何一个单一图像数据都不能全面反应目标对象的特性，具有一定的应用范围和局限性。而图像融合技术是将多种不同特性的图像数据结合起来，相互取长补短便可以发挥各自的优势，弥补各自的不足，有可能更全面的反映目标特性，提供更强的信息解译能力和可靠的分析结果。图像融合不仅扩大了各图像数据源的应用范围，而且提高了分析精度、应用效果和使用价值，成为信息领域的一个重要的方向。图像配准是图像融合的重要前提和基础，其误差的大小直接影响图像融合结果的有效性。 作为数据融合技术的一个重要分支，图像融合所具有的改善图像质量、提高几何配准精度、生成三维立体效果、实现实时或准实时动态监测、克服目标提取与识别中图像数据的不完整性等优点，使得图像融合在遥感观测、智能控制、无损检测、智能机器人、医学影像(2D和3D)、制造业等领域得到广泛的应用，成为当前重要的信息处理技术，迅速发展的军事、医学、自然资源勘探、环境和土地、海洋资源利用管理、地形地貌分析、生物学等领域的应用需求更有力地刺激了图像融合技术的发展。 2 图像融合的研究背景和研究意义 Pohl和Genderen对图像融合做了如下定义：图像融合就是通过一种特定算法将两幅或多幅图像合成为一幅新图像。它的主要思想是采用一定的算法，把
毕业设计（论文）设计(论文)题目像素级图像融合方法 姓名：李桂楠 学号： 2 学院：机电与信息工程学院 专业：自动化 年级2011级 指导教师：孙甲冰
目录 摘要 (4) Abstract (5) 第一章绪论 (1) 1.1课题背景及来源 (1) 1.2图像融合的理论基础和研究现状 (1) 1.3图像融合的应用 (1) 1.4图像融合的分类 (1) 第二章像素级图像融合的预处理 (3) 2.1图像增强 (3) 2.2图像校正 (6) 2.3图像配准 (6) 第三章像素级图像融合的方法综述 (8) 3.1加权平均图像融合方法 (8) 3.2 HIS空间图像融合方法 (8) 3.3 主成分分析图像融合方法 (8) 3.4 伪彩色图像融合方法 (9) 第四章基于小波变换的像素级图像融合概述 (10) 4.1 小波变换的基本理论 (10) 4.2 基于小波变换的图像融合 (11) 4.3基于小波变换的图像融合性能分析 (12)
第五章像素级图像融合方法的研究总结与展望 (19) 参考文献 (20) 谢辞.................................. 错误!未定义书签。
摘要 近些年，随着科学技术的飞速发展，各种各样的图像传感器出现在人们的视野前，这种样式繁多的图像传感器在不同的成像原理和不同的工作环境下具有不同功能。而因为多传感器的不断涌现，图像融合技术也越来越多的被应用于医学、勘探、海洋资源开发、生物学科等领域。 图像融合主要有像素级、决策级和特征级三个层次，而像素级图像融合作为基础能为其他层次的融合提供更准确、全面、可依赖的图像信息。本文的主要工作是针对像素级的图像融合所展开的。 关键词 图像融合理论基础、加权平均、图像融合方法、小波变换、
医学图像融合技术及使用 1医学图像融合技术 1.1图像融合的内涵图像融合是指将多源图像传感器所采集到的关于同一目标的图像经过一定的图像处理,提取各自的有用信息,最后综合 成同一图像以供观察或进一步处理。从信息论的角度讲,融合后的图像将比组成它的各个子图像具有更优越的性能,综合整体信息大于各部分信息之和,也就是说,融合的结果应该比任何一个输入信息源包含更多 的有用信息,即1+1>2,这就是图像信息的融合2。 1.2医学图像融合的分类一个完整的医学图像融合系统应该是各种成像设备、处理设备与融合软件的总和。因为融合图像的应用目的不同,决定了医学图像融合具有各种各样的形式。根据被融合图像成像方式 不同,可分为同类方式融合和交互方式融合。同类方式融合(也称单模 融合,mono2mo2dality)是指相同成像方式的图像融合,如SPECT图像间融合,MR图像间融合等;交互方式融合(也成多模融合,multi2mo2dality)是指不同成像方式的图像融合,如SPECT与MR图像融合,PET与CT图像融合等。按融合对象不同,可分为单样本时间融合、单样本空间融合以及模板融合。单样本时间融合：跟踪某一病人在一段时间内对同一脏 器所做的同种检查图像实行融合,可用于对比以跟踪病情发展和确定该检查对该疾病的特异性;单样本空间融合：将某个病人在同一时间内(临床上将一周左右的时间视为同时)对同一脏器所做几种检查的图像 实行融合,有助于综合利用多种信息,对病情做出更确切的诊断;模板融合：是将病人的检查图像与电子图谱或模板图像实行融合,有助于研究某些疾病的诊断标准。另外,还能够将图像融合分为短期图像融合(如 跟踪肿瘤的发展情况时在1~3个月内做的检查图像实行融合)与长期图像融合(如治疗效果评估时实行的治疗后2~3年的图像与治疗后当时的图像实行融合)。综上所述,依据不同的分类原则,医学图像融合有多种方式,在实际应用中,临床医师还能够根据各种不同的诊断与治疗目的 持续设计出更多的融合方式。
□ 医学影像技术 13影像301 ABC 2015411
年年岁岁花相似，岁岁年年人不同。恩格斯曾说过“没有计划的学习，简直是荒唐。”一个人如果没有规划好自己的人生，且不清晰自己的目标，即使他的学历很高，知识面很广，那么也只能是一个碌碌无为的平庸人，又或者只能一辈子做别人的跟班，做一个等着时间来把自己生命耗尽的人。一个不能靠自己的能力改变命运的人，是不幸的，也是可怜的，因为这些人没有把命运掌握在自己的手中，反而成为命运的奴隶。而人的一生中究竟有多少个春秋，有多少事是值得回忆和纪念的。生命就像一张白纸，等待着我们去描绘，去谱写。 不少人都曾经这样问过自己“人生之路到底该如何去走？” 记得一位哲人曾这样说过：“走好每一步，这就是你的人生。”人生之路说长也长，因为它是你一生意义的诠释：人生之路说短也短，因为你生活过的每一天都是你的人生。每个人都在设计自己的人生，都在实现自己的梦想。一路上，不光需要有着克服困难的勇气，更需要有一个明确的方向。否则再辛苦的奔忙也只能是毫无收获的徒劳。而职业生涯的规划就是指引人生道路的北斗星，使我们的生命释放更加灿烂的光芒。
2019年——2023年大学本科结业、考取: 英语6级、计算机三级、大型仪器上岗证 2024年争取考上研究生 此时，参加工作满五年，可以考主管技师 2015年-2016 年实习一年 2016.9 —— 2024.9去往定向单位上班八年2017.2报名放射技师考试 2018年机动，同时准备本科的成人考试 2025年——2026年争取到三甲医院工作 2045年，工作30年，考得副主任技师 2050年，55岁，退休。 2050年一一2060年，在医疗设备公司担任指导操作工作，进行设备使用人员的培P 训工 作。- ^■7 4
浅谈多源图像融合方法研究 图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域中的一项重要而有用的新技术，多源遥感图像数据融合更是成为遥感领域的研究热点，其目的是将来自多信息源的图像数据加以智能化合成，产生比单一传感器数据更精确、更可靠的描述和判决，使融合图像更符合人和机器的视觉特性，更有利于诸如目标检测与识别等进一步的图像理解与分析。遥感图像融合的目的就在于集成或整合多个源图像中的冗余信息和互补信息，利用优势互补的数据来提高图像的信息可用程度，同时增加对研究对象解译（辨识）的可靠性。 标签：遥感图像图像融合几何纠正空间配准图像去噪 1前言 多源遥感图像融合就是将多个传感器获得的同一场景的遥感图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的遥感图像数据或图像序列数据进行空间和时间配准，然后采用一定的算法将各图像数据或序列数据中所含的信息优势互补性的有机结合起来产生新图像数据或场景解释的技术。 2多源图像融合的预处理 预处理的主要目的是纠正原始图像中的几何与辐射变形，即通过对图像获取过程中产生的变形、扭曲和噪音的纠正，以得到一个尽可能在几何和辐射上真实的图像。 2.1图像的几何纠正 图像几何校正一般包括两个方面，一是图像像素空间位置互换，另一个是像素灰度值的内插。故遥感图像几何校正分为两步，第一步是做空间几何变换，这样做的目的是使像素落在正确的位置上；第二步是作像素灰度值内插，重新确定新像素的灰度值，重采样的方法有最临近法、双线性内插法和三次卷积内插法。数字图像几何校正的主要处理过程如图1所示。 2.2图像的空间配准 图像数据配准定义为对从不同传感器、不同时相、不同角度所获得的两幅或多幅影像進行最佳匹配的处理过程。其中的一幅影像是参考影像数据，其它图像则作为输入影像与参考影像进行相关匹配。图像配准的一般过程是在对多传感器数据经过严密的几何纠正处理、改正了系统误差之后，将影像投影到同一地面坐标系统上，然后在各传感器影像上选取少量的控制点，通过特征点的自动选取或是计算其各自间的相似性、配准点的粗略位置估计、配准点的精确确定以及配准变换参数估计等的处理，从而实现影像的精确配准。
ENVI下的图像融合方法 图像融合是将低空间分辨率的多光谱影像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段影像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术，使得处理后的影像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。图像融合的关键是融合前两幅图像的精确配准以及处理过程中融合方法的选择。只有将两幅融合图像进行精确配准，才可能得到满意的结果。对于融合方法的选择，取决于被融合图像的特征以及融合目的。 ENVI中提供融合方法有： ?HSV变换 ?Brovey变换 这两种方法要求数据具有地理参考或者具有相同的尺寸大小。RGB输入波段必须为无符号8bit数据或者从打开的彩色Display中选择。 这两种操作方法基本类似，下面介绍Brovey变换操作过程。 （1）打开融合的两个文件，将低分辨率多光谱图像显示在Display中。 （2）选择主菜单-> Transform -> Image Sharpening->Color Normalized (Brovey)，在Select Input RGB对话框中，有两种选择方式：从可用波段列表中和从Display窗口中，前者要求波段必须为无符号8bit。 （3）选择Display窗口中选择RGB，单击OK。 （4） Color Normalized (Brovey)输出面板中，选择重采样方式和输入文件路径及文件名，点击OK输出结果。 对于多光谱影像，ENVI利用以下融合技术： ?Gram-Schmidt ?主成分（PC）变换 ?color normalized (CN)变换 ?Pan sharpening 这四种方法中，Gram-Schmidt法能保持融合前后影像波谱信息的一致性，是一种高保真的遥感影像融合方法；color normalized (CN)变换要求数据具有中心波长和FWHM，；Pansharpening融合方法需要在ENVI Zoom中启动，比较适合高分辨率影像，如QuickBird、IKONOS等。 这四种方式操作基本类似，下面介绍参数相对较多的Gram-Schmidt操作过程。 （1）打开融合的两个文件。
第32卷第9期 光电工程V ol.32, No.9 2005年9月 Opto-Electronic Engineering Sept, 2005文章编号：1003-501X(2005)09-0055-04 一种改进多分辨率图像融合算法 杨平先，孙兴波 （四川理工学院电子与信息工程系，四川自贡 643000） 摘要：提出一种基于局部熵的多分辨图像融合算法。利用小波变换得到待融合图像的多分辨结构，同时得到图像的多分辨局部熵序列。以局部熵为判据，在图像多分辨结构相应各级上进行融合，得到融合图像的多分辨结构，利用小波逆变换重构融合图像。实验结果表明，该图像融合方法在保留TM多光谱图像光谱分辨率的同时，通过融合SPOT全色图像提高了空间分辨率，丰富了图像细节信息。 关键词：局部熵；多分辨分析；图像融合；小波变换 中图分类号：TP391文献标识码：A Improved algorithm for image fusion based on multi-resolution analysis YANG Ping-xian，SUN Xing-bo （Deptartment of Electronic Engineering，Sichuan University of Science＆Engineering，Zigong 643000，China） Abstract：This paper introduces a local entropy-based multi-resolution image fusion technique. The algorithm consists of three steps: First，decomposing the input multi-spectral image by wavelet transform to obtain the multi-resolution local entropy sequences of each input image. Second, according to local entropy-based criterion，the multi-resolution analysis of the fused image can be obtained on the corresponding levels of the multi-resolution analysis of the input images. Finally，the output image can be obtained through inverse wavelet transform. Experiment results show that image details are enriched while spectral solution of TM image is reserved by fusing TM image with SPOT image with the image fusion method. Key words：Local entropy；Multi-resolution analysis；Image fusion；Wavelet transform 引言 随着成像技术的发展，图像数据可以从多个不同传感器获得，由于单独的图像传感器提供的信息往往是有限的，因此通常需要其他的图像传感器提供辅助信息，国内外的研究现状表明，对于利用图像融合算法对多源遥感图像中像素进行分类，从而实现图像分割这类问题，解决的主要途径包括统计模型，证据理论和神经网络等。 针对多光谱TM图像和全色SPOT图像来说，TM图像具有较好的光谱分辨率，而SPOT图像空间分辨率较高，因此融合这两类图像可以在保留多光谱图像光谱分辨率的同时，提高其空间分辨率，从而可提高这类遥感图像目标识别的准确度和地构目标分类的精度。多光谱TM图像和全色SPOT图像进行融合的传统方法主要有：HIS变换，主成分分析，高通滤波等方法。 本文给出一种新颖算法，首先利用局部熵的概念对图像每点计算局部熵得到变换后新的图像序列，然
医学图像融合技术及运用 1医学图像融合技术 图像融合的内涵图像融合是指将多源图像传感器所采集到的关于同一目标的图像经过一定的图像处理,提取各自的有用信息,最后综合成同一图像以供观察或进一步处理。从信息论的角度讲,融合后的图像将比组成它的各个子图像具有更优越的性能,综合整体信息大于各部分信息之和,也就是说,融合的结果应该比任何一个输入信息源包含更多的有用信息,即1+1>2,这就是图像信息的融合[2]。 医学图像融合的分类一个完整的医学图像融合系统应该是各种成像设备、处理设备与融合软件的总和。由于融合图像的应用目的不同,决定了医学图像融合具有各种各样的形式。根据被融合图像成像方式不同,可分为同类方式融合和交互方式融合。同类方式融合是指相同成像方式的图像融合,如SPECT图像间融合,MR图像间融合等;交互方
式融合是指不同成像方式的图像融合,如SPECT与MR图像融合,PET与CT图像融合等。按融合对象不同,可分为单样本时间融合、单样本空间融合以及模板融合。单样本时间融合:跟踪某一病人在一段时间内对同一脏器所做的同种检查图像进行融合,可用于对比以跟踪病情发展和确定该检查对该疾病 的特异性;单样本空间融合:将某个病人在 同一时间内对同一脏器所做几种检查的图 像进行融合,有助于综合利用多种信息,对 病情做出更确切的诊断;模板融合:是将病 人的检查图像与电子图谱或模板图像进行 融合,有助于研究某些疾病的诊断标准。另外,还可以将图像融合分为短期图像融合与长期图像融合。综上所述,依据不同的分类原则,医学图像融合有多种方式,在实际应 用中,临床医师还可以根据各种不同的诊断与治疗目的不断设计出更多的融合方式。 医学图像融合的主要技术方法与步骤 医学图像融合的过程是一个渐进的过程,不同的融合方法有各自具体的操作和处理,但是,不管应用何种技术方法,图像融合一般
像素级多传感器图像融合新方法研究 像素级图像融合是将同类或异类传感器采集到的关于同一场景或目标的图 像经过一定的处理,综合成一幅图像,从而获得对同一场景或目标更为准确、全面、可靠的图像描述,是图像处理与计算机视觉领域中多传感器图像信息综合利用的重要手段。随着图像传感技术的发展,像素级图像信息融合已经成为军事、遥感、医学、工业、交通等领域信息综合处理的重要技术。 由于图像传感器种类繁多,应用环境各不相同,所以图像融合算法也是各种 各样。相对于国外的研究,国内研究起步较晚,其理论以及技术水平亟待提高。 本文在深入分析了现有图像融合理论的基础上,结合目前图像处理发展的最新理论,构建了两种新型图像融合框架,提出了稀疏表示域图像融合新方法。在这三种新型图像融合框架下,结合不同图像融合任务的特点,提出了一系列新型像 素级图像融算法。 另外针对高速公路智能交通系统的需求,本文还提出了多时相图像融合技术和基于特征融合的车牌检测技术,解决了高速公路智能交通系统中监控和信息获取两个重要环节的关键问题。本文主要研究成果如下:1.混合多分辨率分析图像融合传统像素级图像融合算法往往只考虑一种图像多分辨率分析方法,融合算法性能很难获得较大的突破。 这是因为任何一种图像多分辨率变换基函数的构造都有严格的限制,使其在表达图像特征时存在一定程度的局限,例如小波变换不能表达图像边缘信 息,Curvelet变换不能很好地表达图像细节。由于无法全面表达图像信息,仅通 过改变系数融合规则很难进一步提高图像融合算法性能。 实际上,不同多尺度几何分析方法之间存在互补特性。例如小波变换适合表
示源图像中的纹理、角点等细小特征,而Curvelet和Contourlet变换适合表示源图像的边缘和线信息。 基于此本文在通过大量的对比实验以及理论分析的基础上,提出了图像的混合多分辨率分析理论,将具有互补特性的不同图像变换方法以串联的形式结合,获得图像的混合多分辨率分解,并进一步构建了混合多分辨率分析图像融合框架,在混合多分辨率分解域内对分解系数进行融合,最后通过逆变换得到融合图像。在该框架指导下,我们结合小波变换与Curvelet变换的互补特性以及静态小波变换与非下采样Contourlet变换的互补特性,实现了两种基于混合多分辨率分析的图像融合方法。 仿真实验显示这两种方法都能很好地保留源图像的细节信息,融合图像质量比单纯使用小波、Curvelet或Contourlet得到的融合图像质量有明显改进。特别地,混合静态小波与非下采样Contourlet变换的多分辨率分析方法还能很好地保持图像变换的移不变特性,使得待融合源图像存在误配准时仍能取得高质量融合图像。 2.多聚焦图像区域级融合多聚焦图像融合能够突破光学镜头景深的物理限制,获得场景中所有目标聚焦清晰的合成图像,是许多机器视觉处理任务,如边缘检测、图像分割、目标识别等的关键技术。在传统多聚焦图像融合框架下,融合规则只考虑了源图像单个像素特征或其变换域系数的局部邻域特征,通常是在损失部分清晰特征的情况下达到场景内所有目标的相对清晰,融合图像很难达到最优。 且对于没有或不能严格配准的源图像,根本无法得到满意的融合结果。针对这一国内外同行公认的难题,本文通过模拟手工获得理想多聚焦融合图像的剪与
医学影像技术专业建设方案 项目组组长 李锡忠（教务处副处长、医学影像技术专业负责人、 副教授） 樊先茂（医学系党支部书记、医学影像管理设备与维 护专业负责人、副主任技师） 项目组顾问 宋彬（中国医师协会副会长兼干事长、中华放射学 会青年委员会常委、四川大学华西医院放 射科主任、教授） 黄林（四川省医学影像技术学会主任委员、四川大 学华西医院放射科总技师长、副主任技师）项目组成员 校内高毅（后勤管理处副处长、副教授） 王丽霞（附属医院心电B超室主任、副主任医师） 张明英（附属医院体检中心主任、主管技师） 何嘉（医学系医学影像教研室讲师、主治医师） 廖林（附属医院影像科主治医师） 校外刘荣波（四川大学华西临床医学院医学技术系主任、副 教授） 翟昭华（川北医学院附属医院放射科/放射诊断教研室主 任、教授） 陈家源（四川省人民医院放射科主任、主任医师） 黄小华（川北医学院医学影像技术教研室主任、主任技 师） 汤春贵（雅安市人民医院放射科主任、副主任医师） 谢应朗（雅安市人民医院放射科副主任、主任医师） 杨福州（雅安市人民医院核医学科主任、主管技师） 李华（雅安市人民医院肿瘤科副主任、主治医师） 胡思林（中国人民解放军37医院放射科主任、副主任 技师）
朱毅（原雅安市医疗器械修配所维修科主任、主管技 师） 周刚（雅安市中医院放射科主任、主治医师） 聂果（雅安市第二人民医院放射科、主治医师） 1 建设基础 1.1 专业开办历史与现状 学院该专业前身为原国家级重点中专雅安卫生学校的放射专业，1952年开始招收放射技士专业，1984年系统招收放射医士专业，1993年分别招收医学影像诊断和医学影像技术专业，2000年起与四川大学、川北医学院联办三年制成人大专班，2002年招收五年制高职大 专班，2003年招收三年制大专班。2005年规范为医学影像技术专业。已培养近5000名医学影像毕业生，分布于川、渝、西藏及部分沿海 城市的各级医疗机构，大多数成为业务骨干，部分已成长为科室主任和院级领导；以雅安医疗机构为例统计，90%医学影像专业人员均为我院医学影像技术专业毕业生。本专业现有在校生1358人，有教学 临床一体化实训室16个，总面积1200 ㎡，拥有的CT、彩超、B超、CR等医疗设备，总值达1200余万元。建立了包括雅安市人民医院、华西医学中心、川北医学院附属医院等校外实训基地63家。纵观川、藏、渝的高职高专院校，系统成熟开办专科医学影像技术专业的仅3所，分别位于川东、川西、重庆；而我院的医学影像技术专业在西南地区高职高专中办学最早、规模最大、质量可靠、就业良好，获得了社会的广泛认可，是学院的特色专业和香港华夏基金会重点资助短缺优势专业。