2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的發(fā)展,醫(yī)學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生了許多醫(yī)療成像設(shè)備,各種醫(yī)學(xué)圖像也隨即得到了廣泛的應(yīng)用。在醫(yī)學(xué)上,為了對(duì)病情做出準(zhǔn)確全面的診斷及治療,往往需要對(duì)病變組織來(lái)自不同醫(yī)學(xué)圖像的信息進(jìn)行研究分析。醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)作為數(shù)據(jù)融合的一個(gè)分支,可以利用不同醫(yī)學(xué)圖像之間冗余信息改善圖像信噪比,從而獲得更為可靠的融合結(jié)果。同時(shí),利用互補(bǔ)信息可使獲得的融合圖像包含更豐富的細(xì)節(jié)及更全面的信息。在各類融合方法中,像素級(jí)圖像融合具有獲取信息量最多、監(jiān)測(cè)性能最好等優(yōu)

2、點(diǎn),是目前圖像融合的研究熱點(diǎn),也是本文研究的重點(diǎn)。論文的主要工作及內(nèi)容如下:(1)、介紹了圖像融合技術(shù)的發(fā)展背景、圖像融合的基本概念及其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究?jī)r(jià)值,并對(duì)常用醫(yī)學(xué)圖像的成像原理及醫(yī)學(xué)顯像特點(diǎn)作了簡(jiǎn)單介紹,總結(jié)了醫(yī)學(xué)圖像融合分類方法和融合效果的主、客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。 (2)、對(duì)基于空間域像素的邏輯濾波器圖像融合方法、加權(quán)平均圖像融合方法、對(duì)比度調(diào)制圖像融合方法、局部方差加權(quán)圖像融合方法以及局部能量加權(quán)圖像融合方法進(jìn)行了詳細(xì)介紹

3、。在此基礎(chǔ)上,根據(jù)試驗(yàn)中使用的人體腦部醫(yī)學(xué)圖像平均亮度偏低、待融合圖像信息熵差異大的特點(diǎn),對(duì)已有的對(duì)比度調(diào)制圖像融合方法進(jìn)行了兩點(diǎn)改進(jìn):(a)使用信息熵較小的18F-FDG圖像調(diào)制信息量較大的MRI-T1圖像。(b)使用平均亮度較高的MRI-T1和18F-FDG的反片圖像進(jìn)行融合調(diào)制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了改進(jìn)后的對(duì)比度調(diào)制融合方法的正確性和優(yōu)越性。 (3)、闡述了小波域的圖像融合原理及一般方法。對(duì)三種現(xiàn)有的小波圖像融合方法進(jìn)行了研究,

4、通過(guò)試驗(yàn)指明了目前的大多數(shù)基于小波變換的醫(yī)學(xué)圖像融合算法的缺點(diǎn)——缺少對(duì)低頻分量融合規(guī)則以及高頻分量鄰域特征的細(xì)致考慮。針對(duì)這些缺點(diǎn),本文提出了小波域高、低頻分量按局部能量加權(quán)融合算法(LHPE)。該融合算法通過(guò)對(duì)源圖像小波系數(shù)的高、低頻分量運(yùn)用具有不同物理意義的、有針對(duì)性的窗矩陣,計(jì)算其在相應(yīng)鄰域內(nèi)的加窗能量,以歸一化鄰域加窗能量為權(quán)值對(duì)高、低頻小波系數(shù)進(jìn)行加權(quán),從而得到融合圖像。通過(guò)對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的分析,從主、觀評(píng)價(jià)以及客觀評(píng)價(jià)的角度說(shuō)

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