利用小波变换技术对图像进行信息融合

资 源 简 介

利用小波变换技术对图像进行信息融合

详 情 说 明

图像融合技术在现代医学影像分析中扮演着重要角色，而基于小波变换的方法因其独特的优势成为主流选择之一。这项技术的核心在于通过多尺度分解将不同来源的医学图像（如CT和MRI）的关键特征有机结合，最终生成信息更全面的融合图像。

小波变换首先对源图像进行多级分解，得到不同频带上的系数。高频系数通常反映边缘和纹理细节，而低频系数则包含图像的主体结构信息。在融合阶段，针对不同频带的特性采用差异化策略——比如对高频部分采用绝对值取大规则保留显著特征，对低频部分采用加权平均保留共性信息。这种分层处理方式既能避免重要细节丢失，又能抑制噪声干扰。

医学图像融合的典型应用包括将CT的骨骼清晰度与MRI的软组织对比度相结合，帮助医生获得更全面的诊断依据。相较于传统金字塔融合方法，小波变换具有方向选择性和时频局部化特性，能更精准地分离和重组图像特征。值得注意的是，选择合适的小波基函数（如Haar、Daubechies系列）和分解层数会直接影响融合效果，这需要根据具体影像特性进行优化调试。

该技术的实现流程可概括为：图像预处理→小波正变换→系数融合规则设计→小波逆变换→融合结果评估。其中评估环节常采用信息熵、空间频率等客观指标结合主观视觉评价，确保融合图像既保留源图像关键信息，又符合临床读片需求。随着深度学习的发展，现在也有研究将小波变换与神经网络结合，进一步提升自适应融合能力。