基于MATLAB的小波变换医学图像信息融合分析系统

资 源 简 介

本项目实现了一套完整的医学图像融合分析流程，采用小波变换技术对多模态医学图像（CT、MRI等）进行频带分解，通过智能融合规则重组系数，重构出包含更丰富诊断信息的融合图像。

详 情 说 明

基于小波变换的医学图像信息融合分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的医学图像融合分析流程，核心是利用二维离散小波变换（2D-DWT）技术将多模态医学图像（如CT、MRI等）进行信息融合。系统能够将源图像分解到不同频带，根据选定的融合规则对系数进行重组，最终重构出包含更丰富诊断信息的融合图像，并提供可视化对比与量化评估功能，辅助医学诊断与分析。

功能特性

• 多模态图像融合：支持对已配准的CT、MRI等医学图像进行融合，综合不同成像模式的优势。
• 灵活的小波变换配置：支持多种小波基（如db4、sym8）和用户自定义的分解层数。
• 多种融合规则：提供最大值选择、加权平均等系数融合策略，以适应不同的融合需求。
• 全面的可视化分析：可显示源图像、融合结果、各尺度下的分解系数对比图。
• 客观质量评估：计算融合图像的峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）等量化指标。
• 对比分析报告：生成源图像与融合图像的并排对比视图及差异分析。

使用方法

1. 准备输入图像：确保拥有两幅已配准的源图像（如CT和MRI），支持DICOM、JPEG、PNG格式。
2. 设置融合参数：运行主程序后，根据提示或界面选择小波基类型、分解层数以及融合规则。
3. 执行融合与分析：系统将自动完成图像分解、系数融合、图像重构及质量评估全过程。
4. 查看与保存结果：程序将显示融合图像、系数可视化图和质量评估报告，用户可选择保存结果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox

文件说明

主程序文件作为系统的入口与调度核心，承担了从用户交互、参数配置到整个融合流程执行与结果展示的全部关键任务。它具体实现了读取多格式的源图像数据、调用小波变换与重构算法、依据选定规则进行系数融合、计算图像质量评价指标，并最终生成包含融合图像、分解系数可视化以及质量评估报告在内的综合输出。