改进耦合字典学习的脑部CT/MR图像融合方法

摘要 针对目前使用单字典表示脑部医学图像难以得到精确的稀疏表示进而导致图像融合效果欠佳，以及字典训练时间过长的问题，提出了一种改进耦合字典学习的脑部计算机断层成像（CT）/磁共振成像（MR）图像融合方法。该方法首先将CT和MR图像对作为训练集，使用改进的K奇异值分解（K-SVD）算法联合训练分别得到耦合的CT字典和MR字典，再将CT和MR字典中的原子作为训练图像的特征，并使用信息熵计算字典原子的特征指标；然后，将特征指标相差较小的原子看作公共特征，其余为各自特征，并分别使用"平均"和"选择最大"的规则融合CT和MR字典的公共特征和各自特征得到融合字典；其次，将配准的源图像编纂成列向量并去除均值，在融合字典的作用下由系数重用正交匹配追踪（CoefROMP）算法计算得到精确的稀疏表示系数，再分别使用"2范数最大"和"加权平均"的规则融合稀疏表示系数和均值向量；最后通过重建得到融合图像。实验结果表明，相对于3种基于多尺度变换的方法和3种基于稀疏表示的方法，所提方法融合后图像在亮度、清晰度和对比度上都更优，客观参数互信息、基于梯度、基于相位一致和基于通用图像质量指标在三组实验条件下的均值分别为：4.1133、0.7131、0.4636和0.7625，字典学习在10次实验条件下所消耗的平均时间为5.96 min。该方法可以应用于临床诊断和辅助治疗