基于邻域像素选择的多模态医学图像融合系统

资 源 简 介

该项目实现了一种基于邻域像素选择策略的高性能多模态医学图像融合算法，专门针对医学领域的诊断需求而设计。其核心功能是在保留各成像模态原始特征的基础上，通过空间邻域分析提取最显著的视觉信息。系统通过对输入的多种模态图像（如CT提供的骨骼结构信息和MRI提供的软组织细节）进行像素级的灰度分布与能量分析，利用邻域像素间的自适应权重分配机制，动态识别并提取包含病灶特征、边缘纹理及对比度最强的部分。在实现过程中，算法会评估中心像素及其周围邻域的局部对比度和梯度信息，通过优化的选择算子来确定最终融合图像中各像素的来源比

详 情 说 明

基于邻域像素选择的多模态医学图像融合系统

项目介绍

本系统是一款专门为医学影像领域设计的融合软件。其核心目标是将不同模态的医学图像（如CT提供的骨骼硬组织信息与MRI提供的软组织纹理细节）整合到一张高清图像中。由于医学诊断对病灶位置、边缘轮廓和对比度有极高要求，该系统采用了一种基于空间邻域分析的选择与分配策略，利用邻域像素间的自适应权重，动态识别并提取显著特征。

该系统通过对像素级灰度分布、局部能量及边缘显著性的深度分析，不仅能够最大限度地保留各成像源的优势信息，还能有效抑制传统融合方法中常见的伪影和局部细节丢失，从而提高临床医生在肿瘤检测、手术导航及放射治疗方案制定中的诊断效率。

功能特性

• 多特征指标评估：综合考虑成像源的局部能量、空间频率信息以及局部对比度，建立多维度的图像活性评估体系。
• 邻域一致性优化：通过邻域投票与平滑处理机制，确细节提取的准确性，防止孤立噪声干扰融合决策。
• 自适应权重分配：采用平滑的加权融合策略，针对图像的不同区域动态分配原始信号的权重比例。
• 自动化医学模拟：内置CT与MRI成像模拟模块，可生成具有特定生理特征的实验数据。
• 客观质量评价：集成了包括信息熵、平均梯度、标准差在内的多项专业定量指标。

系统逻辑与算法实现

系统的运行逻辑严格遵循以下技术路径：

1. 模拟数据生成与初始化

系统通过数学模型构建具有对比性的两组医学数据。CT图像侧重于模拟高亮度的骨骼环纹与高密度病灶；MRI图像侧重于模拟具有渐变质感的软组织核心与解剖结构。所有数据在处理前均进行双精度浮点归一化，以保证计算精度。

1. 局部显著性特征提取

算法在3x3的滑动邻域内并行计算三种关键指标：

• 局部能量（LE）：评估中心像素及其邻域内的能量密度，通过窗口卷积实现。
• 空间频率（SF）：通过计算行向和列向的像素差分，捕捉局部区域的活跃程度和纹理丰富度。
• 局部对比度（LC）：通过计算局部方差，量化中心像素相对于周围背景的突出程度。

1. 融合决策矩阵构建

系统根据LE、SF与LC的乘积定义像素的“活跃度指标”。通过对比两幅待融合图像在同一坐标处的活跃度，生成初始决策图。为了消除不连续的空洞和噪声，系统对决策图进行中值滤波处理，执行邻域一致性验证。

1. 像素级自适应加权融合

在确定各区域的主导来源后，系统并非简单地进行硬切换，而是引入了一个显著性因子（Alpha=0.85）。当决策图指示当前位置属于图像A时，结果将包含85%的图像A信息和15%的图像B信息，反之亦然。这种机制保证了融合图像在边缘交界处的自然过渡。

1. 后处理增强与评价

融合后的图像通过拉普拉斯算子或反锐化掩模进行细节增强。最后，系统从四个维度生成客观评价报告：

• 信息熵 (IE)：衡量图像包含的信息量多少。
• 平均梯度 (AG)：反映图像边缘的清晰度和对比度。
• 标准差 (SD)：体现图像整体的对比度水平。
• 空间频率 (SF)：代表图像的整体活跃程度。

技术指标说明

该系统在计算过程中调用了以下核心算法逻辑：

• 邻域处理：使用卷积核(kernel)进行局部均值与方差的运算。
• 差分运算：通过计算相邻像素间的欧几里得距离平方和来确定空间频率。
• 决策优化：利用中值滤波(Medfilt2)作为决策图重构的核心步骤，确保了掩模的鲁棒性。

系统要求

• 运行环境：MATLAB及其图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）。
• 硬件要求：支持标准灰度图像（256级）的计算处理，建议内存4GB以上。
• 核心函数依赖：依赖底层图像滤波、梯度计算及熵评估相关的数学算子。

使用方法

1. 启动MATLAB环境。
2. 运行主函数，系统将自动生成模拟的CT与MRI图像。
3. 算法将自动执行特征提取、邻域分析、决策构建及加权融合流程。
4. 运行完成后，系统会弹出可视化界面，展示源图像、显著性决策图以及最终融合强化后的图像。
5. 控制台将实时输出四项关键性的融合质量评价指标。