CT与MRI图像融合matlab程序及结果
图像融合算法的分析与实现
图像融合算法的分析与实现汤丽娟;孙克争【摘要】图像融合作为多传感器信息融合的重要分支,被广泛应用于各种领域.图像融合已成为监控系统中不可分割的一部分.分析图像融合传感器的种类,图像融合算法的评价指标和图像融合算法的分类.像素级图像融合作为各级图像融合的基础,尽可能多地保留场景的原始信息,提供其他融合层次所不能提供的丰富、精确、可靠的信息,有利于图像的进一步分析与处理.研究塔式图像分解,主成分分析图像和小波图像分解融合算法,并通过MATLAB编码实现其融合算法,评价算法的性能指标.最后用小波分解算法实现一组被动红外图像和可见光图像的融合,并评价其性能.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2016(000)010【总页数】7页(P42-48)【关键词】图像融合;评价指标;融合算法;编码实现【作者】汤丽娟;孙克争【作者单位】江苏商贸职业学院,南通 226000;中国矿业大学信息与电气学院,徐州221116;中国矿业大学信息与电气学院,徐州 221116【正文语种】中文图像融合是从不同传感器同时获取关于同一场景的不同波长的图像，将它们合成一幅图像。
合成图像用来提高图像的内容信息，使用户更容易发现，识别和确定目标并增加用户对图像内容的情景感知。
当前的研究主要集中在研究融合算法提高合成图像的内容信息。
例如在不同的场景下，如烟雾的情况下，融合算法仍是鲁棒的。
这篇论文的结构如下：第二部分介绍了几种图像融合传感器；第三部分研究图像融合算法的性能评价，这些指标用来测试图像融合算法的有效性的并反映融合图像的一些典型特征；第四部分研究了图像融合算法，并分析每种算法的实现原理，并编码实现算法并评价融合算法的性能指标；第五部分小结及分析图像融合领域的研究热点问题。
传感器种类很多，目前常用的用于图像融合的传感器主要有电子计算机断层扫描（Computed Tomography，CT），磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI），可见光图像传感器（Charge-Couple Device，CCD），红外热像仪，激光成像雷达，毫米波雷达，合成孔径雷达成像仪（Synthetic Aperture Radar，SAR），多光谱/超光谱成像仪等[1]，每种传感器都有自身的物理原理和成像特点，对同一场景，不同传感器采集的信息内容也不尽相同。
基于Mamdani型直觉模糊推理的图像融合算法
基于Mamdani型直觉模糊推理的图像融合算法孙祺;那彦;刘波【摘要】提出了一种基于Mamdani型直觉模糊推理的图像融合算法,该算法首先根据融合目标设定推理规则,并根据推理规则建立直觉模糊推理系统,并将待融合图像的每个像素点直觉模糊化并输入系统,经过推理得到输出图像每个像素点的隶属、非隶属程度,最后通过解模糊计算输出图像的灰度值得到融合图像.实验结果证明,该算法的有效性,且由于直觉模糊集更加精确地描述了客观事物的不确定性,其融合结果优于基于模糊推理系统图像融合算法得到的结果.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2014(027)005【总页数】4页(P193-196)【关键词】直觉模糊集;Mamdani模型;直觉模糊推理;图像融合【作者】孙祺;那彦;刘波【作者单位】西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071;西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071;西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071【正文语种】中文【中图分类】TP391.41图像融合是将不同传感器对同一场景的成像融合成一幅新的图像，以获得更多信息的过程。
融合后的图像可信度更高、模糊较少，为计算机视觉检测、分类、识别等提供必要的准备，具有重要的意义［1］。
1986年K.T.Atanassov教授在模糊理论的基础上提出直觉模糊理论［2］，创造性地引入了“非隶属度”这一参数，使直觉模糊集不仅可以描述对象“亦此亦彼”的模糊概念，还可以描述其“非此非彼”的中立概念，具有良好的应用前景。
最早将模糊理论引入图像融合的是加拿大的A Nejatali和 IR Ciric［3］，随着近年来的发展，基于模糊理论的图像融合算法得到了广泛的研究［4－5］，也出现了少量基于直觉模糊理论的图像融合算法［6］。
但这些算法只引入了直觉模糊逻辑，算法复杂、不灵活，针对这些问题本文提出一种基于Mamdani型直觉模糊推理的图像融合算法，通过制定合理的融合规则确定直觉模糊推理系统，将待融合图像作为系统输入即可得到融合图像，操作简便、效果良好，通过改变推理规则可完成不同的融合目标。
fusiongan的matlab代码
一、介绍FusionGAN算法FusionGAN是一种基于生成对抗网络的图像融合算法，它可以将多个输入图像融合成一个高质量的输出图像。
该算法使用了两个生成器和一个判别器，通过对抗训练的方式实现图像融合过程。
在图像合成领域，FusionGAN算法已经取得了很好的效果，得到了广泛的应用和认可。
二、FusionGAN的Matlab实现1. FusionGAN的生成器部分在Matlab中，可以使用深度学习工具箱来实现FusionGAN的生成器部分。
首先需要定义生成器的网络结构，包括输入层、卷积层、批量归一化层、激活函数等。
然后通过反向传播算法来优化生成器网络的参数，使其能够逼真地融合多个输入图像。
在Matlab中，可以使用梯度下降等优化算法来实现这一过程。
2. FusionGAN的判别器部分同样地，在Matlab中，可以使用深度学习工具箱来实现FusionGAN 的判别器部分。
判别器网络的定义和优化过程与生成器类似，都需要考虑网络的结构和参数优化。
通过训练判别器网络，可以使其能够准确地区分真实图像和生成图像，从而确保生成器产生的图像质量。
3. FusionGAN的对抗训练在Matlab中，可以使用GANs(Generative Adversarial Networks)工具箱来实现FusionGAN的对抗训练过程。
对抗训练是指生成器和判别器之间的竞争和博弈，通过不断地优化两者的网络参数来达到动态均衡。
在Matlab中，可以使用训练迭代的方法来实现对抗训练，通过交替地更新生成器和判别器的参数来实现图像融合的过程。
4. FusionGAN的应用除了在图像合成领域，FusionGAN算法在医学影像处理、艺术创作等领域也有着广泛的应用价值。
在Matlab中，可以通过对FusionGAN 算法进行适当的调整和优化，来适用不同的应用场景。
通过对FusionGAN算法的Matlab实现，可以更好地理解算法原理和实际应用，并且可以为相关领域的研究和发展提供有力的支持。
在Matlab中进行图像融合与图像叠加的方法与技巧
在Matlab中进行图像融合与图像叠加的方法与技巧引言：随着数字图像处理和计算机视觉领域的发展，图像融合和图像叠加变得越来越重要。
图像融合是指将多幅图像合成为一幅具有更清晰、更丰富信息的图像，而图像叠加则是在保留所叠加图像的原始信息的同时，使图像更加丰富和易于理解。
Matlab作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以很方便地进行图像融合与图像叠加。
一、图像融合的方法与技巧1. 融合算法图像融合的基本方法有加权平均法、空间域融合法、频域融合法、小波融合法等。
加权平均法是最简单的方法，通过计算图像像素的平均值来融合。
空间域融合法是通过对直接融合的图像进行空间域操作来提取融合结果。
频域融合法则是通过将图像转换到频域，然后进行频域操作来实现融合。
小波融合法是基于小波变换的方法，利用小波分析的多尺度分解能力对图像进行分析和融合。
根据具体需求和图像的特点，选择合适的融合算法是非常重要的。
2. 图像预处理在进行图像融合之前，通常需要进行图像预处理，以提高融合结果的质量。
常用的图像预处理方法包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波等。
灰度拉伸是通过对图像的像素值进行线性变换，将图像像素值的范围拉伸到合适的范围内，从而增加图像的对比度。
直方图均衡化则是将图像的像素值在灰度直方图上均匀分布，以增强图像的细节。
滤波是通过对图像进行滤波操作，如低通滤波、高通滤波等，以去除图像中的噪声和不需要的细节。
3. 图像融合的策略图像融合的策略可以根据具体需求来选择。
常见的策略包括全局融合和局部融合。
全局融合是将所有图像的信息进行融合，得到整体的融合结果。
而局部融合则是将不同图像的不同区域进行融合，以保留更多的细节和纹理。
根据具体应用和需求，选择合适的融合策略可以使融合结果更加符合实际需求。
4. 参数设置与调整在进行图像融合过程中，不同的算法和方法有各自的参数，根据不同的图像和具体应用，需要适时地进行参数的设置和调整。
基于MATLAB的CT图像三维重建的研究与实现
基于MATLAB的CT图像三维重建的研究与实现张振东1，哈力旦·A2（新疆大学电气工程学院，新疆乌鲁木齐830047)摘要：介绍了利用MATLAB软件对CT切片图像进行三维重建的方法与程序实现。
分别对体绘制法、面绘制法实现的三维重建进行了研究与讨论。
利用MATLAB软件制作GUI界面，实现对肺部CT图像的三维重建以及切分操作。
关键词：体绘制；面绘制；三维重建；GUI界面0 引言CT（Computed Tomography）技术是指利用计算机技术对被测物体断层扫描图像进行重建获得三维断层图像的扫描方式。
自从CT被发明后，CT已经变成一个医学影像重要的工具，虽然价格昂贵，医用X-CT至今依然是诊断多种疾病的黄金准则。
利用X射线进行人体病灶部位的断层扫描，可以得到相应的CT切片图像。
医生可以通过对连续多张CT切片图像的观察，来确定有无病变。
应用三维重建技术可以将连续的二维CT切片图像合成三维可视化图像，便于观察研究。
医学图像的三维建在判断病情、手术设计、医患沟通和医学教学等方面具有很高的研究价值。
CT图像通常是以DICOM格式存储，实验中通常需要转换格式。
本文分别研究讨论了利用MATLAB软件实现对JPG格式的CT切片三维重建的两种常用方法，并制作GUI界面实现切分操作。
1.MATLAB软件在生物切片图像三维重建中的应用MATLAB7.O提供了20类图像处理函数，涵盖了图像处理包括近期研究成果在内的几乎所有的技术方法，是学习和研究图像处理的人员难得的宝贵资料和加工工具箱。
Matlab软件环境提供了各种矩阵运算、操作和图象显现工具。
它已经在生物医学工程，图象处理，统计分析等领域得到了广泛的应用。
在三维重建方面，使用的数据量相对较大，同时涉及到大量的矩阵、光线、色彩、阴影和观察视角的计算，对于非计算机专业研究人员来讲，难度很大。
利用MATLAB 软件中的图像处理函数、工具箱操作，可以大大简化研究。
图像处理matlab及图像融合图像镶嵌图像拼接
图像处理matlab及图像融合图像镶嵌图像拼接在实际的对图像处理过程中，由于我们读出的图像是unit8型，⽽在MATLAB的矩阵运算中要求所有的运算变量为double型（双精度型）。
因此读出的图像数据不能直接进⾏相加求平均，因此必须使⽤⼀个函数将图像数据转换成双精度型数据。
MATLAB中提供了这样的函数：im2double函数，其语法格式为：I2 = im2double(I1)其中I1是输⼊的图像数据，它可能是unit8或unit16型数据，通过函数的变化输出I2为⼀个double型数据，这样两图像数据就可以⽅便的进⾏相加等代数运算.要把double的图像（范围是0到1）再次转化为256灰度值的，可以这样Igrey= uint8(I2*255)图像类型转换函数：dither() 通过颜⾊抖动，把真彩图像转换成索引图像或灰度图象转换成⼆值图像gray2ind() 将灰度图像（或⼆值图像）转换成索引图像grayslice() 通过设定的阈值将灰度图象转换成索引图像im2bw() 通过设定亮度阈值将灰度、真彩、索引图象转换成⼆值图像ind2gray() 将索引图象转换成灰度图象ind2rgb() 将索引图象转换成真彩⾊图像mat2gray() 将⼀个数据矩阵转换成⼀幅灰度图象rgb2gray() 将真彩转换成灰度图象rgb2ind() 将真彩转换成索引图象图像类型与类型间的转换1。
索引图像：包括⼀个数据矩阵X和⼀个⾊图阵MAP。
矩阵元素值指向MAP中的特定颜⾊向量。
2。
灰度图像：数据矩阵I，I中的数据代表了颜⾊灰度值。
矩阵中的元素可以是double类型、8位或16位⽆符号的整数类型。
3。
RGB图像：即真彩图像。
矩阵中每个元素为⼀个数组，数组的元素定义了像素的红、绿、蓝颜⾊值。
RGB数组可以是double类型、8位或16位⽆符号的整数类型。
4。
⼆值图像：⼀个数据阵列，每个象素只能取0或1。
矩阵的基本运算⾏列式求值：det(A)矩阵加减：+、-矩阵相乘：*矩阵左除：A/B %相当于inv(A)*B矩阵右除：A\B %相当于A*inv(B)矩阵的幂：^矩阵转置：'矩阵求共轭(实部相同，虚部相反)：conj(X)矩阵求逆：inv(X)级数的求和与收敛symsum(fun,var,a,b):其中fun是通项表达式，var为求和变量，a为求和起点，b为求和终点例如：I为1/[n*(2n+1)]从1到正⽆穷的和，求Isyms n;f1=1/(n*(2*n+1));I=symsum(f1,n,1,inf)计算结果为：I =2-2*log(2)空间曲⾯mesh()函数语法：mesh(Z):mesh(X,Y,Z,C):其中C是⽤来定义相应点颜⾊等属性的数组例：求x^2+y^2=z的空间曲⾯x=-4:4;y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y);%⽣成x,y坐标Z=X.^2+Y.^2;mesh(X,Y,Z)曲⾯图[x,y]=meshgrid(xa,ya) 当xa,ya分别为m维和n维⾏向量，得到x和y均为n⾏m列矩阵。
Matlab中的图像融合和多模态图像分析技术
Matlab中的图像融合和多模态图像分析技术图像处理是一项非常重要的技术，在许多领域都有广泛的应用，如医学影像分析、计算机视觉、遥感图像处理等。
在图像处理中，图像融合和多模态图像分析技术是两个非常重要的方面。
本文将介绍在Matlab中实现图像融合和多模态图像分析的方法和技术。
一、图像融合技术图像融合是指将多个不同模态或不同源的图像融合为一个具有更丰富信息的图像。
在图像融合技术中，常用的方法有像素级融合和特征级融合。
1.1 像素级融合像素级融合是指将多幅图像的像素按照一定的规则进行融合。
在Matlab中，可以使用imfuse函数来实现像素级融合。
该函数可以通过设置不同的融合模式来实现不同的效果，如加权平均、最大值、最小值等。
通过调整各个模态的权重，可以获得不同的融合效果。
1.2 特征级融合特征级融合是指将多幅图像的特征进行融合。
在Matlab中，可以使用特征提取和特征匹配的方法来实现特征级融合。
首先，使用不同的特征提取方法，如SIFT、SURF等，提取多幅图像的特征点。
然后，使用特征匹配的方法，如RANSAC算法，将多幅图像的特征点进行匹配和融合。
最后，根据匹配结果，可以生成一幅具有更丰富信息的图像。
二、多模态图像分析技术多模态图像分析是指对多模态图像进行分析和处理，以获得更全面和准确的信息。
在Matlab中，可以使用多种方法和技术来实现多模态图像分析。
2.1 图像配准图像配准是多模态图像分析的基础，它是将多幅图像进行准确的空间或特征对齐。
在Matlab中，可以使用imregister函数来实现图像配准。
该函数可以通过设置不同的配准方法和参数，如相位相关、归一化互相关等，来实现不同的配准效果。
2.2 图像分割图像分割是将图像中的目标或区域进行划分和提取的过程。
在多模态图像分析中，图像分割可以用来提取不同模态之间的特征。
在Matlab中，可以使用多种图像分割算法，如阈值分割、区域生长、边缘检测等，来实现图像分割。
基于MATLAB的MRI及CT图像增强处理
课程设计说明书题目：基于MATLAB的MRI及CT图像增强处理学院（系）：年级专业：学号：学生姓名：指导教师：教师职称：目录一、课程设计目的 (4)二、课程设计要求………………………………………………………………４三、课程设计内容………………………………………………………………４四、题目分析…………………………………………………………………４五、总体设计 (5)六、程序设计……………………………………………………………………５1、灰度转换 (5)2、灰度变换 (6)3、空余滤波 (7)4、频域滤波 (8)5、伪彩色增强 (11)七、心得体会 (12)八、附录 (13)附：燕山大学课程设计评审意见表一、课程设计目的学习使用matlab软件，并使用matlab软件编写相应的程序完成对图像的增强处理。
二、课程设计的要求1 熟悉和掌握MA TLAB 程序设计方法2掌握matlab软件在图像增强技术的处理方法3 编写相应的matlab程序进行图像处理三、课程设计的内容学习MATLAB程序设计，利用MA TLAB图像处理工具箱，设计和实现自己的matlab图像增强设计要求。
要求：按照软件工程方法，根据需求进行程序编程，给出设计详细说明。
然后按照自己拟定的功能要求进行程序设计和调试。
以下几点是程序必须实现的功能。
1）图像的读取和保存。
2）能够采用各种方法对图像进行处理，显示和对比变换前后的图像。
3）编写程序并进行相应的程序说明。
比较各种方法的好坏。
4）图像直方图统计和直方图均衡，要求显示直方图统计，比较直方图均衡后的效果。
5）能对图像加入各种噪声，并通过几种滤波算法实现去噪并显示结果。
比较去噪效果。
四、题目分析信息化社会中，计算机在各种信息处理中发挥着重要的作用。
我们可以借助计算机，对数字图像进行处理，以达到不同的效果。
根据题目的要求，除了实现要求的功能外，还有很多的功能需要用到。
（1）、由于医学图像采集到的都是灰色图像，而有许多图像格式并不符合要求，因此要通过编程将一个RGB图像转换为灰度图像。
如何使用Matlab进行图像拼接和图像融合技术实现
如何使用Matlab进行图像拼接和图像融合技术实现引言：随着数字图像处理的快速发展，图像拼接和融合技术在许多领域中得到了广泛应用，如航空摄影、医学影像和虚拟现实等。
在本文中，我们将探讨如何使用Matlab软件来实现图像拼接和图像融合的技术。
通过学习这些技术，您将能够将多个图像合并为一个大的全景图像，并且可以通过融合不同曝光或不同焦距拍摄的图像来得到一个更高质量的图像。
一、图像拼接技术图像拼接是将多幅图像无缝合并为一个更大的全景图像的过程。
在Matlab中，可以通过以下步骤进行图像拼接：1. 加载图像：使用imread函数加载所有待拼接的图像。
确保拼接的图像具有重叠区域。
2. 检测特征点：使用SURF（Speeded-Up Robust Features）等特征检测算法在每个图像中找到相应的特征点。
Matlab中提供了现成的函数，如detectSURFFeatures和extractFeatures等。
3. 匹配特征点：使用特征描述符算法（如SURF）比较两幅图像的特征点，并找到相似的特征点。
Matlab中提供了matchFeatures函数来实现。
4. 估计变换矩阵：使用RANSAC算法估计两幅图像之间的单应性变换矩阵，该矩阵描述了如何将一个图像变换到另一个图像中。
Matlab中的estimateGeometricTransform函数可以实现这一步骤。
5. 图像拼接：使用warping技术将所有图像根据变换矩阵进行变换，并将它们拼接在一起。
Matlab提供了warp函数来实现这一过程。
6. 调整拼接后的图像：根据需求，使用imcrop函数对拼接图像进行裁剪，并使用imresize函数调整尺寸。
通过以上步骤，您可以使用Matlab实现图像拼接技术，并得到一个无缝连接的全景图像。
二、图像融合技术图像融合是将不同曝光或不同焦距下拍摄的图像进行融合，以得到更高质量的图像。
在Matlab中，可以通过以下步骤实现图像融合：1. 加载图像：使用imread函数加载待融合的图像。
医学MRI和CT图像融合课程设计报告
1设计目的、意义综合应用医学影象物理学、医学成像原理、医学图象处理、计算机编程、Matlab 语言等基础与专业知识，通过理论与实践相结合，掌握所学知识的综合应用方法，掌握图象融合的应用方法，培养和提高解决本专业实际工程问题的能力。
课程设计的主要目的：（1）培养学生文献检索的能力，特别是如何利用Internet检索需要的文献资料。
（2）培养学生综合分析问题、发现问题和解决问题的能力。
（3）培养学生用maltab处理图像与数据的能力。
2 设计内容2.1 设计要求：要求设计出MRI与CT图像融合处理与分析程序。
(1) 处理对象：MRI与CT图像(2) 内容：对给定图像做图像滤波、增强等预处理；选择相应配准算法进行两图像的配准；选择合理融合方法进行两图像的融合；确定评价参数，定量分析融合效果，采用Matlab编程，实现上述各过程。
(3) 结果：整理所设计资料，提交设计报告2.2 设计内容：（1）了解医学MRI和CT图像成像原理，分析MRI和CT图像的特征，确定图像滤波、增强等预处理算法，并编程实现；（2）确定图像配准处理算法，并编程实现；（4）确定图像融合处理算法，并编程实现；（5）确定评价参数，定量分析融合效果。
2.3 实验原理医学图像融合技术作为图像处理主要的技术已逐渐成为图像处理研究的热点,它的研究将会对未来医学影像技术进步带来深远的影响。
2.31 CT的成像基本原理电脑断层扫描（Computed Tomography 简称(CT)）:它是用X射线照射人体，由于人体内不同的组织或器官拥有不同的密度与厚度，故其对X射线产生不同程度的衰减作用，从而形成不同组织或器官的灰阶影像对比分布图，进而以病灶的相对位置、形状和大小等改变来判断病情。
CT由于有电脑的辅助运算，所以其所呈现的为断层切面且分辨率高的影像。
一般临床所提及的CT，指的是以X光为放射源所建立的断层图像，称为X光CT。
事实上，任何足以造成影像，并以计算机建立断层图的系统，均可称之为CT。
Matlab中的图像拼接与合成方法
Matlab中的图像拼接与合成方法图像拼接和合成是数字图像处理中的重要技术，在许多领域都有广泛的应用，如计算机视觉、图形学、遥感和医学图像等。
在Matlab中，我们可以利用一些强大的工具和函数来实现图像拼接与合成。
一、图像的基本处理在进行图像拼接与合成之前，我们需要先对待处理的图像进行一些基本的预处理，比如图像的读取、转换、调整和裁剪等。
Matlab提供了丰富的函数和工具箱来完成这些任务。
1. 图像读取与转换Matlab中可以使用imread函数来读取图像，支持多种图像格式，如JPEG、PNG和BMP等。
读取后的图像可以保存在一个矩阵中，每个像素的值代表该位置的颜色信息。
读取图像示例代码：image = imread('image.jpg');对于彩色图像，可以使用rgb2gray函数将图像转换成灰度图像，方便后续处理。
转换为灰度图像示例代码：gray_image = rgb2gray(image);2. 图像调整与裁剪Matlab中提供了imresize函数来调整图像大小，可以根据比例因子或指定的尺寸来调整图像。
另外，还可以使用imcrop函数来裁剪图像，根据指定的位置和尺寸来截取感兴趣的部分。
调整图像大小示例代码：resized_image = imresize(image, 0.5); % 缩小为原来的一半裁剪图像示例代码：cropped_image = imcrop(image, [x, y, width, height]); % 截取位置为(x, y)，尺寸为width x height的图像二、图像拼接方法图像拼接是将多幅图像按照一定的规则拼接在一起，构成一幅更大的图像。
Matlab中有多种方法可以实现图像的拼接，常用的方法包括简单的几何变换、局部特征匹配和全局优化方法等。
1. 简单的几何变换最简单的图像拼接方法是通过几何变换将多幅图像对齐，然后将它们合并在一起。
在Matlab中，可以使用imtransform函数来进行几何变换，常见的变换包括平移、旋转、缩放和翻转等。
一种基于MATLAB的快速MRI图像三维重建方法_王军
建中，还应考虑头动对重建的影响，应先对序列图像 以第一幅像为基准进行二维配准，然后重建，消除移 动引起的层间偏差［8］。
关键词：磁共振； 三维重建； 颅脑 中图分类号：R811． 1 文献标识码：A 文章编号：1004-7115（ 2012） 07-0515-03 doi： 10． 3969 / j． issn． 1004-7115． 2012． 07． 010
The MATLAB- based rapid method of three- dimensional reconstruction of MRI images
WANG Jun WANG Xin
（ Dept． of Radiology，The Fourth Hospital of Taian，Taian 271000，China）
Abstract： Objective： To establish a rapid method of brain＇s three-dimensional reconstruction based on MATLAB，can display a complete three-dimensional form of the brain and remove the scalp and other organizations． Methods： The functions like the cat，isosurface of MATLAB were used． Three-dimensional reconstruction was done by image preprocessing， image segmentation，interpolation and surface rendering． Results： The algorithm was simple and fast，available to clearly indicate the longitudinal and transverse cerebral fissure in three-dimensional images of the brain． Conclusion： The algorithm based on MATLAB is more flexible than the three-dimensional reconstruction software．
CT与MR医学图像的三种融合方法对比研究
收稿日期：2008-10-23作者简介：罗火灵，硕士研究生；许永忠，副教授，博士；陈世仲，硕士研究生；冉洋，工程师1 前言随着医学图像成像技术和计算机技术的不断发展，医学图像在临床诊断和治疗中扮演了越来越重要的角色，如何对医学图像进行处理，使之能更好的帮助临床治疗和诊断已成为关注与研究的对象。
进入90年代，医学图像融合逐渐成为图像处理研究的热点，其中医学图像融合作为信息融合技术的一个新领域，受到国内外学者广泛重视，它的研究将会对未来医学影像技术进步带来深远的影响。
我们知道不同的医学影像提供人体相关脏器和组织的不同信息，不同的成像技术对人体同一解剖结构所得到的形态和功能信息是互为差异、互为补充的。
例如：CT 图像具有很高的密度空间分辨率，骨骼成像非常清晰，但对软组织病灶的显示很差，而MRI 图像则不同，它能很清晰的对软组织成像，有利于病灶范围的确定，但是它又缺乏刚性的骨组织作为定位参照。
可见不同模态的医学图像各有优缺点，如果我们利用图像融合技术，对不同医学影像信息进行适当的集成，在一幅图像上同时表达多幅图像源的信息，那么融合后的图像可以为临床医生对病灶的观察和对疾病的诊断提供更加直观、更加全面和清晰的判断依据，提高疾病的检出率，这势必将推动现代医学临床技术的进步。
那么什么是图像融合呢？“图像融合就是将用不先不对融合图像进行空间上的配准，那么融合后的图像将毫无意义。
因此，图像配准是图像融合的先决条件，必须先进行配准交换才能实现准确的融合。
2 典型的医学图像融合方法研究对比目前比较成熟和应用广泛的图像融合方法的基本原理是不对参加融合的各源医学图像进行任何图像变换或分解，而是直接对各源图像中的对应像素分别进行平均加权、灰度值选择等简单处理后，融合成一幅新的图像。
根据医学图像融合方法相关文献报道[2-6]，本论文主要对三种比较典型的医学图像融合方法进行研究和分析，包括像素加权平均法、插入像素法和像素灰度值选大选小法。
如何使用MATLAB进行图像拼接和合成
如何使用MATLAB进行图像拼接和合成概述：图像拼接和合成是一种将多张图片融合成一张完整图片的技术。
MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，提供了许多方便易用的工具包，使得图像拼接和合成变得更加简单。
本文将介绍如何使用MATLAB进行图像拼接和合成的方法和技巧。
一、图像预处理：在进行图像拼接和合成之前，首先需要对原始输入进行一系列的预处理。
这包括图像的尺寸统一、色彩平衡和去噪等操作。
MATLAB提供了许多内置函数和工具箱，可以轻松完成这些预处理工作。
1. 图像尺寸统一：由于不同图片可能具有不同的尺寸和比例，为了实现拼接和合成的目标，我们需要将所有输入图片的尺寸统一。
MATLAB中的imresize函数可以很方便地实现图像的缩放操作，使得所有图像具有相同的尺寸。
2. 色彩平衡：当合成图像中不同部分的色彩不匹配时，我们需要进行色彩平衡操作，使得整体图像具有统一的色调。
MATLAB提供了imadjust函数，可以对图像的亮度和对比度进行调整，以达到色彩平衡的效果。
3. 去噪：在拼接和合成图像时，由于图片在拍摄和处理过程中可能会出现噪点和不完整的部分，我们需要使用去噪算法来提高图像质量。
MATLAB中的imfilter函数可以实现常见的去噪算法，如中值滤波和高斯滤波等。
二、图像拼接：图像拼接是将多个图片按照一定规则拼接成一张完整图片的过程。
MATLAB 提供了多种实现图像拼接的函数和技术，下面列举其中几种常见的方法。
1. 水平拼接：水平拼接是将多张图片按照水平方向排列，形成一张更宽的图片。
MATLAB 中的imresize和imwrite函数可以实现此功能。
首先，将所有输入图片调整为相同的高度和宽度，然后调用imwrite函数将它们水平排列在一起。
2. 垂直拼接：垂直拼接是将多张图片按照垂直方向排列，形成一张更高的图片。
与水平拼接类似，需要先调整所有输入图片为相同的高度和宽度，然后使用imwrite函数将它们垂直排列在一起。
基于Matlab的多模态医学图像融合仿真
基于Matlab的多模态医学图像融合仿真作者：陈文郁芸周梅红来源：《电子技术与软件工程》2017年第02期摘要多模态医学图像融合是一种集医学图像处理和医学影像诊断于一体的新技术，其迅猛发展对医学影像技术的进步和临床诊疗产生了深远的影响。
本文使用几种多模态医学图像融合的典型方法，在Matlab环境下进行了仿真实验，为相关领域的专业人员和非专业关注者提供了参考。
【关键词】多模态医学图像融合 Matlab 医学图像处理医学影像学1 引言随着计算机技术的飞速发展和信息时代的到来，医学成像成为了现代医疗技术不可缺少的一部分。
由于各种成像设备的成像原理有所差异，不同模态的图像有各自的优点和局限性。
在此背景下，充分利用现有的成像设备，研究一种能整合来自不同成像设备的图像信息并将其作为一个整体加以表达的图像融合技术，受到了相关领域的高度重视。
本文分析了多模态医学图像融合的典型方法，并在Matlab环境下进行了仿真实验，为相关领域的专业人员和非专业关注者提供了参考。
2 多模态医学图像的融合方法医学图像融合方法可分为像素级、特征级和决策级三个层次，目前应用比较广泛的是像素级层次融合融合方法，同时它又是后两种融合方法的基础，本文主要研究像素级层融合方法。
根据其特点、融合步骤和基本原理，又可将其分为基于空间域融合方法和基于变换域融合方法两大类。
这两类方法不是相互独立的关系，在许多算法中将两者结合使用可以达到更好的融合效果。
3 多模态医学图像融合matlab仿真程序本文针对以下几种融合方法，进行了多模态医学图像融合的仿真实验，实验所用为两幅已经做完配准处理的MRI和CT图像，如图1所示。
下面将详细阐述程序实现和实验结果，如图2所示。
3.1 像素灰度值极大/极小融合法% 图像像素灰度值极大法for i=1：m1for j=1：n1if （abs（M1（i，j）） >= abs（M2（i，j））） M3（i，j） = M1（i，j）；elseif （abs（M1（i，j）） < abs（M2（i，j））） M3（i，j） = M2（i，j）；endendend3.2 像素灰度值加权平均融合法% 图像加权融合M3 = 0.5* M1 + 0.5* M2；M3 = im2uint8（M3）；M4 = 0.3* M1 + 0.7* M2；M4 = im2uint8（M4）；3.3 傅立叶变换法程序代码如下：% 对图像进行二维傅里叶变换y1 = fft2（M1）；y2 = fft2（M2）；% 对变换系数进行加权融合y3 = 0.5* y1 + 0.5* y2；y4 = 0.3* y1 + 0.7* y2；% 傅里叶反变换M3 = ifft2（y3）；M4 = ifft2（y4）；% 数据类型转换M3 = im2uint8（M3）；M4 = im2uint8（M4）；3.4 小波变换法zt =2；% 小波分解层数wtype = 'db1'；%使用的小波类型% 小波分解[c0， s0] = wavedec2（M1，zt，wtype）；%多尺度二维小波分解[c1， s1] = wavedec2（M2，zt，wtype）；%多尺度二维小波分解%小波系数简单加权法c = （c0 + c1）* 0.5；% 高频部分系数选择绝对值极大法，低频部分系数采用二者求平均的方法KK = size（c1）；Coef_Fusion1 = zeros（1，KK（2））；% 低频系数的处理Coef_Fusion1（1：s1（1，1）） = （c0（1：s1（1，1）） + c1（1：s1（1，1））） / 2；% 高频系数的处理MM1 = c0（s1（1，1） + 1：KK（2））；MM2 = c1（s1（1，1） + 1：KK（2））；mm = （abs（MM1）） > （abs（MM2））；Y = （mm.* MM1） + （（～mm）.* MM2）；Coef_Fusion1（s1（1，1） + 1：KK（2）） = Y；% 小波重构Y1 = waverec2（c，s0，wtype）；Y2 = waverec2（Coef_Fusion1，s0，wtype）；4 结语多模态医学图像融合技术是医学图像处理技术的一个重要分支，在临床诊疗、计算机辅助诊断、远程医疗、放射治疗及手术计划的制定等方面有着广泛的应用前景，对医学影像的进步和发展有重要的促进作用。
如何在Matlab中实现图像拼接
如何在Matlab中实现图像拼接概述图像拼接是将多个局部图像通过一定的算法融合在一起，最终形成一张完整的图像的过程。
在计算机视觉领域中，图像拼接常用于全景图、卫星图像、医学图像等领域。
本文将介绍如何在Matlab中实现图像拼接，并附带示例代码和具体步骤。
1. 准备工作在开始进行图像拼接之前，我们需要准备一些工作。
首先，确保你已经安装了Matlab软件，并确保版本较新。
其次，准备一些要拼接的图像，这些图像最好具有一定的重叠区域，以便能够通过算法找到匹配点。
2. 导入图像在Matlab中，我们可以使用`imread`函数导入图像。
例如，我们有三张要拼接的图像，可以使用以下代码导入：```matlabimage1 = imread('image1.jpg');image2 = imread('image2.jpg');image3 = imread('image3.jpg');```3. 特征提取在进行图像拼接之前，我们需要提取图像中的特征点。
特征点是图像中独特的、易于识别的点，例如角点、边缘等。
在Matlab中，我们可以使用`detectSURFFeatures`函数来提取图像的SURF特征点。
例如，我们可以对第一张图像进行特征提取：```matlabpoints1 = detectSURFFeatures(rgb2gray(image1));```4. 特征匹配得到特征点之后，我们需要对不同图像中的特征点进行匹配，以找到匹配的特征对。
在Matlab中，我们可以使用`matchFeatures`函数来进行特征匹配。
例如，我们可以对第一张图像和第二张图像进行特征匹配：```matlabpoints2 = detectSURFFeatures(rgb2gray(image2));features1 = extractFeatures(rgb2gray(image1), points1);features2 = extractFeatures(rgb2gray(image2), points2);indexPairs = matchFeatures(features1, features2);matchedPoints1 = points1(indexPairs(:, 1), :);matchedPoints2 = points2(indexPairs(:, 2), :);```5. 图像配准特征匹配之后，我们需要对图像进行配准，即将不同图像中的特征点对齐在一起。
CT与MRI影像之融合方法
CT与 MRI影像之融合方法医学影象图像信息融合处理技术目前作为医学图像信息处理主要的核心技术已逐渐发展成为医学图像信息处理技术研究的一个热点,它的深入研究将一定会对未来我国医学影像处理技术不断进步发展带来深远的社会影响。
由于CT 影像软组织密度分辨率低，在颅内肿瘤、前列腺肿瘤方面，单靠CT 影像往往无法分辨颅内肿瘤界限，无法辨析前列腺精细结构及明确肿瘤部位，更无法分辨穿越前列腺部尿道的具体位置。
而M R I影像在这方面显示了很好的优越性，以CT 与M RI影像同时采集、融合，利用这两种影像协同定位，可大大提高颅内肿瘤勾画的精度MRI检查技术是在物理学领域发现磁共振现象的基础上，于20世纪70年代继CT之后，借助电子计算机技术和图像重建数学的进展和成果而发展起来的一种新型医学影像检查技术。
一、MRI成像原理MRI是通过对主磁体内静磁场(即外磁场)中的人体施加某种特定频率的射频脉冲(RF脉冲)，使人体组织中的氢核(即质子)受到激励而发生磁共振现象；当终止RF脉冲后，质子在弛豫过程中感应出MR信号；经过对MR信号的接收、空间编码和图像重建等处理过程，产生出MR图像。
MR图像是数字化图像。
人体内氢核丰富，而且用它进行MRI的成像效果最好，因此目前MRI常规用氢核来成像。
1.目前设计的磁共振成像扫描仪大多是采用氢质子成像的，因为氢质子是人体内最活跃、最易受外界磁场影响的原子核。
2．氢质子在外加磁场的影响下，产生磁化和进动运动。
3．氢质子在上述磁化运动的基础上，如再使用一个射频脉冲（RF）使其激发并获取能量，当RF终止后，氢质子便会逐渐地释放所获取的能量并恢复至常态。
此恢复的过程称为弛豫。
二、MRI图像中值滤波中值高通滤波的视觉效果显然要比邻域平均的低值高通滤波后的效果好,中值低通滤波后的立体图像的内部轮廓比较清晰,而且使用较小的图像模板滤波得到的图像视觉效果反而好一些。
三、锐化滤波图像锐化模糊处理主要是为了使模糊后的图像轮廓变得清晰,锐化处理滤波器通过减弱或放大消除了傅立叶空间的低频图像分量,保留高频图像分量,从而大大加强了高频图像的模糊轮廓,使模糊图像轮廓看上去起来比较清晰。
在MATLAB中进行图像配准的方法
在MATLAB中进行图像配准的方法图像配准是指将多幅或多个角度拍摄的图像对齐到一个参考坐标系中的过程。
在医学影像、卫星图像、计算机视觉等领域中，图像配准是非常常见的任务。
在Matlab中，有许多方法可以进行图像配准，包括基于特征的方法、基于相似性测量的方法和基于优化的方法。
本文将详细介绍一些常用的图像配准方法及其实现。
一、基于特征的方法基于特征的图像配准方法是指通过提取图像中的显著特征点，然后将这些特征点进行匹配，从而实现图像的配准。
在Matlab中，可以使用SURF（Speeded Up Robust Features）算法进行特征点的提取和匹配。
首先，使用surf函数提取两幅图像中的特征点和特征描述子：```I1 = imread('image1.jpg');I2 = imread('image2.jpg');points1 = detectSURFFeatures(rgb2gray(I1));[features1, validPoints1] = extractFeatures(rgb2gray(I1), points1);points2 = detectSURFFeatures(rgb2gray(I2));[features2, validPoints2] = extractFeatures(rgb2gray(I2), points2);```然后，使用matchFeatures函数进行特征点的匹配：```indexPairs = matchFeatures(features1, features2);matchedPoints1 = validPoints1(indexPairs(:, 1), :);matchedPoints2 = validPoints2(indexPairs(:, 2), :);```最后，使用estimateGeometricTransform函数估计并应用变换矩阵，实现图像的配准：```[tform, inlierPoints1, inlierPoints2] = estimateGeometricTransform(matchedPoints1, matchedPoints2, 'affine');outputView = imref2d(size(I1));registeredImage = imwarp(I2, tform, 'OutputView', outputView);figure;subplot(1, 2, 1);imshow(I1);title('Image 1');subplot(1, 2, 2);imshow(registeredImage);title('Registered Image 2');```上述代码中，首先使用detectSURFFeatures函数检测图像中的SURF特征点，并使用extractFeatures函数提取这些特征点的描述子。