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论文类型： 期刊论文

发表时间： 2012-01-01

发表刊物： 大连理工大学学报

收录刊物： Scopus、EI、PKU、ISTIC、CSCD

卷号： 52

期号： 4

页面范围： 605-609

ISSN号： 1000-8608

关键字： 图像融合; K奇异值分解(K-SVD); 计算机断层扫描(CT); 核磁共振(MR)

摘要： 医学图像融合能够综合两种不同模态图像的信息,从而帮助医生做出准确的诊断和治疗.利用稀疏表示进行图像的特征提取和融合.首先由原始图像组成联合矩阵,
   通过K-SVD算法得出这个联合矩阵的冗余字典并求出联合矩阵的稀疏编码;然后将稀疏系数作为图像特征,并采用最大化选择算法合并相对应图像块的稀疏编码
   ;最后通过稀疏编码和冗余字典得到融合图像.与3种流行的融合算法比较,结果表明所提算法在无噪声和有噪声的情况下都具有很好的性能.