结合Shearlet变换和果蝇优化算法的甲状腺图像融合

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针对甲状腺肿瘤超声图像复杂度高和SPECT图像边界模糊的特点,结合Shearlet变换能够捕捉图像细节信息和果蝇优化算法可靠性高的优势,提出了Shearlet变换和果蝇优化算法相结合的图像融合算法。首先,用Shearlet变换对已精确配准的源图像进行分解,分别得到高低频子带系数。高频子带系数采用区域能量取大的融合规则,低频子带系数使用改进的加权融合规则,并把果蝇优化算法引入低频融合过程,以互信息作为适应度函数来获取最优值,克服了原加权融合算法互信息低的缺点。最后,用Shearlet逆变换得到融合后的
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