摘要：多模态医学图像融合是计算机辅助诊断中的关键技术，旨在将不同成像模态的互补信息整合为单张高质量图像。磁共振成像（MRI）擅长显示软组织结构，而计算机断层扫描（CT）在骨骼与钙化组织成像方面具有优势，单一模态往往难以全面反映病灶特征。本文提出了一种基于 Contourlet 域的医学图像融合方法，通过多尺度分解、智能融合策略与平均曲率增强技术，实现 MRI 与 CT 图像的有效融合。
内容简介
采用类拉普拉斯金字塔方法对源图像进行 3 至 5 层 Contourlet 域分解，将图像分离为低频近似分量与高频细节分量；其次，针对不同频率分量特性设计自适应融合规则，低频分量采用加权平均策略保留整体结构信息，高频分量基于局部能量最大值选择规则保留显著边缘与细节；为进一步增强解剖边缘清晰度，对最高频层引入基于偏微分方程（PDE）的平均曲率增强算法，通过迭代优化边缘轮廓；最后通过逐层上采样与分量叠加完成图像重建。
本文基于 MATLAB 开发了图形化融合与质量评价系统，集成了参数可调、质量评价与可视化分析等完整功能。实验结果表明，本方法在脑部 MRI-CT 融合中取得优异性能：融合图像与 MRI、CT 源图像的相关系数分别可达 0.92 与 0.94，信息熵、平均梯度与空间频率等客观指标均有明显提升，处理速度达到 0.1 至 0.3 秒（256×256 图像），具有良好的实时性与临床应用价值。
文档概述
文档信息
版本：初稿
页数：30页
字数：14164个字
格式：word（可编辑）
图表：13张图、4张表、15个公式
文档目录
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 本文主要工作与创新点 3
1.4 论文组织结构 3
第2章 相关理论基础 5
2.1 医学图像融合概述 5
2.2 Contourlet 变换理论 5
2.3 平均曲率流理论 6
2.4 图像质量评价方法 6
第3章 融合算法设计 8
3.1 系统总体框架 8
3.2 Contourlet 域多尺度分解 8
3.3 自适应融合策略 9
3.3.1 低频分量加权平均融合 9
3.3.2 高频分量能量自适应选择融合 9
3.4 平均曲率增强算法 10
3.5 图像重建方法 10
第4章 系统实现与界面设计 12
4.1 系统架构设计 12
4.2 GUI 界面实现 13
4.3 质量评价模块 15
4.4 可视化与交互 15
第5章 实验结果与分析 17
5.1 实验数据与环境 17
5.2 融合结果主观评价 17
5.3 客观指标分析 20
5.4 参数影响分析 21
5.5 与其他方法对比 22
第6章 总结与展望 23
6.1 研究工作总结 23
6.2 创新点归纳 23
6.3 不足与展望 23
参考文献 25
致 谢 26
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项目编号：IP-22-Doc
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