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基于NSST与改进稀疏表示的医学图像融合方法
1.引言
医学图像融合是指将多种不同的医学图像数据进行综合、叠加、融合处理，以得到更加全面、准确、可靠的诊断结果。随着医学成像技术的不断进步和发展，医学图像融合已经逐渐成为了医学影像诊断领域的重要研究方向之一。特别是在CT、MRI、PET等多模态医学影像的融合处理技术方面，已经取得了一定的进展。本文的研究重点是基于NSST与改进稀疏表示的医学图像融合方法。
2.相关研究
2.1NSST
NSST（NonsubsampledShearletTransform）是一种多分辨率分析技术，具有用于多分辨率和多尺度分析和模型的优良特性，可用于复杂材料的局部细节处理、低信噪比图像的增强、医学图像分割等应用。
2.2稀疏表示
稀疏表示是指用少量（即稀疏）的基本向量线性组合来表示一个信号或图像。这种方法可以在降低维度的同时保留原始信号或图像的重要信息，具有强大的表示能力和较好的鲁棒性。
3.研究内容及方法
本文提出了一种基于NSST与改进稀疏表示的医学图像融合方法。该方法的主要流程为：先利用NSST将原始图像分解成多个不同尺度和不同方向的子带图像，然后针对每个子带图像分别进行稀疏表示，进一步提取出每个子带图像的稀疏特征表示向量，最后将所有特征向量按照一定的权重进行加权融合，得到最终的融合图像。此外，还提出了改进的稀疏表示方法，通过引入基于图像纹理和边缘信息的字典学习机制，进一步提高了稀疏表示的性能和稳定性。
4.结果与分析
通过对实验数据的处理，得到了一系列图像融合结果，并进行了对比分析。实验结果表明，该方法在医学图像融合方面具有优秀的性能，与传统方法相比，在保证融合效果的同时，能够更好地提取和保留图像的局部细节信息，增强图像的辨别力和准确性。
5.结论
本文提出了一种基于NSST与改进稀疏表示的医学图像融合方法，该方法在医学图像融合方面具有优秀的性能和应用前景。在日后的医学影像处理和分析中，该方法可以为医学影像诊断提供更加准确、可靠的支持。但是，本文的研究还存在一些不足之处，如实验数据集较小，研究样本有限等，希望日后有更多的学者能够对该方法进一步探索和改进。