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引导滤波融合文献资料
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基于改进GFF算法的CT与MRI图像融合
目的:提出一种改进的引导滤波融合算法,并将其应用于CT与MR图像融合.方法:首先采用基于线性小平方误差准则的滤波器获得多尺度图像,然后对不同层次加权图像进行重建,后采用引导滤波器和加权平均法对主体和细节图像进行融合.结果:4组医学图像融合实验定性与定量分析表明,基于本文提出算法获得的融合图像视觉效果更佳,且定量评价指标互信息测度、解剖相似性测度、边缘信息量测度、相位一致性测度、局部质量指数和视觉信息保真度均优于传统的GFF算法.结论:基于提出的算法适合含噪声的图像融合,具有较高普适性和实用性,是一种可行、稳健的医学图像融合算法.
