来自不同照相机理的医学成像设备,得到的医学图像具有不同生理结构的信息。由于缺乏具有综合各种医学信息的图像,医生不得不将具有不同特点的医学图像放在一起进行人工对比分析,这必然具有很强的不确定性。而上世纪90年代发展起来的医学图像融合技术,可以综合不同特点医学图像的信息,成为解决医学图像信息单一的有效方法。本文主要研究多分辨率、多方向的医学图像融合算法。在详细说明多分辨率金字塔融合方法思想基础上,进行了基于拉普拉斯、比率和对比度金字塔的医学图像融合对比仿真实验。生理学家研究表明最优的图像表示法应是具有多分辨率、多方向的分解。因此,本文深入研究了可以对医学图像进行多分辨率、多方向分解的contourlet(即轮廓波)变换和NSCT (nonsubsampled contourle transform,即非下采样的轮廓波)变换。同时针对医学图像的特点,得出了改进的中心区域能量加权平均融合规则。为了验证该融合规则的有效性,分别进行多组基于contourlet变换的梯度和区域能量加权医学融合仿真实验,主观和客观评价均说明其融合效果是有效的。Contourlet变换虽然可以实现多分辨率、多方向的分解,但其算法本身会产生频率混叠,这会给医学融合图像带来虚影,在一定程度上影响融合效果。NSCT变换由于采用非采样的金字塔和非采样的方向滤波器组解决了contourlet变换的频率混叠现象,使得其完美地多分辨率、多方向性更加适宜医学图像融合领域。同基于contourlet变换医学融合图像相比,基于NSCT的梯度和区域能量加权医学融合图像仿真实验说明其医学融合图像消除了基于contourlet变换医学图像融合的虚影,并且融合的医学图像更加清晰。本文所有医学图像融合仿真实验均采用Matlab7.1仿真软件完成。