[發明專利]一種基于低秩分解和稀疏表示的多模態醫學圖像融合方法有效
| 申請號： | 201710363457.2 | 申請日： | 2017-05-22 |
| 公開（公告）號： | CN107292858B | 公開（公告）日： | 2020-07-10 |
| 發明（設計）人： | 李華鋒;鄧志華;余正濤;王紅斌 | 申請（專利權）人： | 昆明理工大學 |
| 主分類號： | G06T5/50 | 分類號： | G06T5/50;G06K9/68;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 650093 云*** | 國省代碼： | 云南;53 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 分解 稀疏 表示 多模態 醫學 圖像 融合 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于低秩分解和稀疏表示的多模態醫學圖像融合方法，其特征在于：所述方法的具體步驟如下：
Step1、將待融合的兩幅不同多模態醫學圖像A、B，使用矩陣低秩分解理論進行低秩分解分別得到低秩部分圖像A1、B1和稀疏部分圖像A2、B2；
Step2、利用K-均值的奇異值分解算法對選用的非醫學圖像集訓練低秩字典，利用K-均值的奇異值分解算法對選用的非醫學圖像集進行低秩分解后得到的稀疏部分圖像集訓練稀疏字典；
Step3、利用稀疏表示方法對低秩部分圖像A1、B1和步驟2訓練得到的低秩字典進行稀疏重構，利用稀疏表示方法對稀疏部分圖像A2、B2和步驟2訓練得到的稀疏字典進行重構進行稀疏重構，分別得到低秩重構圖像A1B1和稀疏重構圖像A2B2；
Step4、利用稀疏表示方法對低秩重構圖像A1B1和稀疏重構圖像A2B2進行稀疏融合，得到融合圖像AB；
Step5、根據公式A＋B－A1B1－A2B2計算兩幅不同多模態醫學圖像與稀疏重構圖像、低秩重構圖像之間的差值；
Step6、將步驟Step5得到的差值加入到步驟Step4得到的融合圖像中，得到最終稀疏融合圖像。
2.根據權利要求1所述的基于低秩分解和稀疏表示的多模態醫學圖像融合方法，其特征在于：所述稀疏表示方法中的稀疏系數矩陣采用正交匹配追蹤算法進行求解。
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