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一种基于Grasshopper优化算法的医学图像融合方法( A novel approach based on Grasshopper Optimization Algorithm for Medical Image Fusion )
PH Dinh
多模态医学图像的融合对临床诊断和分析做出了重大贡献,因为它允许诊断成像从业人员做出更准确的诊断。根据我们现有的知识,现有的医学图像融合方法存在一定的局限性。第一个限制是使用加权平均规则对低频分量进行融合。这种限制导致融合图像的亮度的强度降低。第二个限制是对高频分量的融合规则的利用并不是真正最优的。这很可能导致融合图像中详细信息的丢失。本文提出了一种新的方法,包括两种算法,以解决上述限制。第一种算法是基于Grasshopper优化算法(GOA)寻找最优参数,目的是融合低频分量。这使得融合后的图像具有良好的对比度。第二种算法是基于Kirsch compass算子,创建一种高效的高频分量融合规则。这允许融合图像保留从输入图像传送的细微细节。实验结果表明,该方法不仅有效地提高了融合图像的对比度,而且保留了输入图像携带到合成图像中的边缘信息。
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