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🔥 内容介绍

在现代医学诊断中，图像融合技术在提高医学图像质量和准确性方面发挥着重要作用。医学图像融合是将来自不同模态或不同时间点的图像进行融合，以提供更全面和准确的信息，从而帮助医生做出更准确的诊断和治疗计划。在这篇博客文章中，我们将介绍一种基于高斯滤波器和PS搜索的像素融合方法，用于多模态医学图像和多次曝光图像的融合。

首先，让我们了解一下高斯滤波器的原理。高斯滤波器是一种线性平滑滤波器，常用于图像处理中的平滑操作。它通过在图像上进行卷积操作，将每个像素的值替换为其周围像素的加权平均值。高斯滤波器的权重值由一个高斯函数决定，该函数在中心像素附近具有最大值，并随着距离的增加而逐渐减小。这种权重分布使得高斯滤波器能够有效地去除图像中的噪声，同时保留图像的细节。

接下来，我们将介绍PS搜索算法。PS搜索算法是一种基于像素相似性的图像融合方法，它通过比较不同图像之间的像素差异来确定最佳匹配。该算法首先选择一个参考图像，然后在其他图像中搜索与参考图像相似的像素块。相似性度量通常使用像素之间的欧氏距离或相关系数来计算。一旦找到最佳匹配，就可以将像素块从其他图像复制到参考图像中，从而实现图像的融合。

现在，我们将高斯滤波器和PS搜索结合起来，用于多模态医学图像和多次曝光图像的融合。首先，我们对每个输入图像应用高斯滤波器，以去除噪声并平滑图像。然后，我们选择一个图像作为参考图像，并在其他图像中使用PS搜索算法找到与参考图像相似的像素块。通过将这些像素块从其他图像复制到参考图像中，我们可以将不同图像的信息融合在一起，从而得到更全面和准确的图像。

这种基于高斯滤波器和PS搜索的像素融合方法在医学图像处理中具有广泛的应用。它可以用于多模态医学图像的融合，例如将MRI和CT图像融合在一起，以提供更全面的解剖信息。此外，它还可以用于多次曝光图像的融合，例如将多次曝光的X射线图像融合在一起，以提高图像质量和减少辐射剂量。

总结起来，像素融合是一种重要的图像处理技术，在医学诊断中具有广泛的应用。基于高斯滤波器和PS搜索的像素融合方法能够有效地将多模态医学图像和多次曝光图像进行融合，从而提供更全面和准确的图像信息。随着医学图像处理技术的不断发展，我们相信这种融合方法将在未来的医学诊断中发挥更重要的作用。

📣 部分代码

function [f]=mfiltw(images,k)% Gaussian of differences: a simple and efficient general image fusion method% Please cite this study as:% Kurban, R. Gaussian of Differences: A Simple and Efficient General Image Fusion Method. Entropy 2023, 25, 1215. https://doi.org/10.3390/e25081215kernelsize=2*k+1;sigma=(kernelsize-1)/6;h=fspecial('gaussian',kernelsize,sigma);[m,n,imagecount]=size(images);cc=zeros(m,n,imagecount);for i=1:imagecount    [ir,ic]=edges_func(padarray(double(images(:,:,i)),[k k],'symmetric'));    cc_temp=conv2(sqrt(ir+ic), h,'valid');    cc(:,:,i)=cc_temp+eps; endlowlim=(1/imagecount)*0.1;uplim=1-lowlim;sumcc=sum(cc,3);f=zeros(m,n);for i=1:imagecount    fw=cc(:,:,i)./sumcc;    fw(fw<lowlim)=lowlim;    fw(fw>uplim)=uplim;    fws(:,:,i)=fw;    f = f + fw.*double(images(:,:,i));endfunction [yr,yc]=edges_func(x)yr=conv2(x,[0 1 -1]','same').^2;yc=conv2(x,[0 1 -1] ,'same').^2;

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

Kurban, R. (2023). Gaussian of Differences: A Simple and Efficient General Image Fusion Method. Entropy, 25(8), 1215. https://doi.org/10.3390/e25081215

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