【图像融合】基于matlab对比度和结构提取多模态解剖图像融合【含Matlab源码 1539期】

一、图像融合简介

应用多模态图像的配准与融合技术,可以把不同状态的医学图像有机地结合起来,为临床诊断和治疗提供更丰富的信息。介绍了多模态医学图像配准与融合的概念、方法及意义。最后简单介绍了小波变换分析方法。

二、部分源代码

clear; close all; clc; warning off
%% A Novel Multi-Modality Anatomical Image FusionMethod Based on Contrast and Structure Extraction
% F = fuseImage(I,scale)%Inputs:
%I - a mulyi-modal anatomical image sequence%scale - scale factor of dense SIFT, the default value is 16%% load images from the folder that contain multi-modal image to be fused
%I=load_images('./Dataset\CT-MRI\Pair 1');
I=load_images('./Dataset\MR-T1-MR-T2\Pair 1');
%I=load_images('./Dataset\MR-Gad-MR-T1\Pair 1');
% Show source input images
figure;
no_of_images = size(I,4);
for i = 1:no_of_imagessubplot(2,1,i); imshow(I(:,:,:,i));
end
suptitle('Source Images');%%
F=fuseImage(I,16);
%% Output: F - the fused imageF=rgb2gray(F);
figure;
imshow(F);
function [ F ] = fuseImage(I,scale)addpath('Pyramid_Decomposition');
addpath('Guided_Filter');
addpath('Dense_SIFT');tic
%%
[H, W, C, N]=size(I);
imgs=im2double(I);
IA=zeros(H,W,C,N);
for i=1:N
IA(:,:,:,i)=enhnc(imgs(:,:,:,i));end
%%
imgs_gray=zeros(H,W,N);
for i=1:Nimgs_gray(:,:,i)=rgb2gray(IA(:,:,:,i));
end
%
% %dense sift calculation
dsifts=zeros(H,W,32,N, 'single');
for i=1:Nimg=imgs_gray(:,:,i);ext_img=img_extend(img,scale/2-1);[dsifts(:,:,:,i)] = DenseSIFT(ext_img, scale, 1);end
%%
%local contrast
contrast_map=zeros(H,W,N);
for i=1:Ncontrast_map(:,:,i)=sum(dsifts(:,:,:,i),3);end%winner-take-all weighted average strategy for local contrast[x, labels]=max(contrast_map,[],3);
clear x;
for i=1:Nmono=zeros(H,W);mono(labels==i)=1;contrast_map(:,:,i)=mono;end%% Structure
h = [1 -1];
structure_map=zeros(H,W,N);for i=1:N
structure_map(:,:,i) = abs(conv2(imgs_gray(:,:,i),h,'same')) + abs(conv2(imgs_gray(:,:,i),h','same')); %EQ 13end%winner-take-all weighted average strategy for structure[a, label]=max(structure_map,[],3);
clear x;
for i=1:Nmonoo=zeros(H,W);monoo(label==i)=1;structure_map(:,:,i)=monoo;end%%
weight_map=structure_map.*contrast_map;%weight map refinement using Guided Filter
for i=1:Nweight_map(:,:,i) = fastGF(weight_map(:,:,i),12,0.25,2.5);end% normalizing weight maps
%
weight_map = weight_map + 10^-25; %avoids division by zero
weight_map = weight_map./repmat(sum(weight_map,3),[1 1 N]);%% Pyramid Decomposition% create empty pyramid
pyr = gaussian_pyramid(zeros(H,W,3));
nlev = length(pyr);% multiresolution blending
for i = 1:N% construct pyramid from each input image% blendfor b = 1:nlevw = repmat(pyrW{b},[1 1 3]);pyr{b} = pyr{b} + w .*pyrI{b};endend% reconstruct
F = reconstruct_laplacian_pyramid(pyr);tocend

三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020.
[2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社，2013.
[3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社，2013.
[4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华大学出版社，2015.
[5]朱俊林.浅析多模态医学图像的配准与融合技术[J].医疗卫生装备. 2005,(12)

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