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基于非下采样剪切波变换的医学图像边缘融合算法研究
基于非下采样剪切波变换的医学图像边缘融合算法研究
摘要：
随着医学图像技术的迅猛发展，医学图像的边缘融合成为了一个重要的研究方向。本文提出了一种基于非下采样剪切波变换的医学图像边缘融合算法，通过将原始图像进行多尺度分解，对图像的边缘信息进行提取和融合，以获得更加清晰和准确的边缘信息。实验结果表明，该算法比传统的边缘融合方法具有更好的效果。
关键词：医学图像；边缘融合；非下采样剪切波变换；多尺度分解
1.引言
医学图像在临床诊断中起着重要的作用，其中边缘信息往往是医生进行诊断和观察的重要参考依据之一。然而，由于医学图像的模糊性和噪声的存在，直接从原始图像中提取边缘信息往往是困难和不准确的。因此，边缘融合技术的研究变得尤为重要。
2.相关工作
目前，边缘融合技术主要包括基于像素的融合和基于特征的融合两种方法。基于像素的融合方法可以通过对原始图像进行加权平均的方式来融合边缘信息，但这种方法容易丢失细节。基于特征的融合方法则可以通过提取特征信息来融合边缘，但这种方法对特征提取的准确性要求较高。
3.算法原理
本文提出的边缘融合算法基于非下采样剪切波变换（NSCT），NSCT是一种多尺度分解方法，可以将原始图像分解成具有不同尺度和方向的子带。该算法的具体步骤如下：
(1)对原始图像进行NSCT分解，得到多尺度和多方向的子带图像；
(2)对每个子带图像进行边缘提取，得到边缘图像；
(3)对所有边缘图像进行融合，得到最终的边缘图像；
(4)将边缘图像与原始图像进行融合，得到融合后的图像。
4.实验结果
本文在多个医学图像数据集上进行了实验，比较了本文提出的算法与传统的边缘融合方法的效果。实验结果表明，本文提出的算法在保留细节的同时能够更好地融合边缘信息，具有更好的效果。
5.结论
本文提出了一种基于非下采样剪切波变换的医学图像边缘融合算法，通过将原始图像进行多尺度分解，对图像的边缘信息进行提取和融合，以获得更加清晰和准确的边缘信息。实验结果表明，该算法比传统的边缘融合方法具有更好的效果。未来的研究可以进一步优化本算法，并在更多的医学图像应用领域进行验证。
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