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双模态医学图像融合算法及实现的中期报告
本项目旨在研究双模态医学图像融合算法，并实现该算法。
1.研究
在医学图像处理中，不同的模态往往可以提供不同的信息，因此，双模态医学图像融合成为研究热点之一。本项目中，我们主要研究了以下三种双模态医学图像融合算法：
1.1基于小波变换的融合算法
该算法利用小波变换将两幅图像分解成不同尺度的频域信息和细节信息，然后融合不同尺度上的频域和细节信息，最后进行逆小波变换得到融合图像。
1.2基于非线性融合规则的融合算法
该算法通过设计非线性融合规则，将两幅图像的信息进行融合。具体地，该算法将两幅图像的像素值进行非线性变换，然后分别计算融合图像的亮度和对比度。
1.3基于深度学习的融合算法
该算法利用深度学习方法对两幅图像进行特征提取，然后将特征图像进行融合。具体地，该算法将两幅图像输入到深度卷积神经网络中，得到两个特征图像，然后将两个特征图像融合。
2.实现
在实现过程中，我们选择了基于小波变换的融合算法进行实现。具体地，我们使用了Python语言和OpenCV库，实现了以下步骤：
2.1数据预处理
我们使用了一组头颅CT和MRI图像进行实验。在数据预处理步骤中，我们将CT和MRI图像进行了配准，然后归一化到0-1之间。
2.2小波分解和融合
我们使用了pywt库实现了小波变换。具体地，我们将头颅CT和MRI图像分别进行了一层小波分解，得到了四个子图像：一个低频图像和三个高频图像。然后，我们将两个低频图像和三个高频图像进行融合，得到了一组融合后的子图像。最后，我们将融合后的子图像进行逆小波变换，得到了融合后的图像。
3.结论
我们实现了基于小波变换的双模态医学图像融合算法，并对头颅CT和MRI图像进行了融合实验。实验结果表明，我们所实现的算法能够有效地融合不同模态的医学图像，提高医学图像的诊断精度和可视化效果。