CN110070516A - 一种面向医学能谱ct的图像融合方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种面向医学能谱CT的图像融合方法。该方法首先利用鲁棒性主成分分析方法对能谱CT解析后得到的高能图像和低能CT图像进行分解，得到相应的稀疏矩阵，再在非下采样轮廓变换域内对图像稀疏矩阵进行N层分解，得到高、低频子带，接着利用融合规则确定待融合的低频和高频子带融合系数，逆变换，最终完成最终的图像融合。本发明能够获取图像的相似度信息，能较好的保存源图像信息。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种面向医学能谱CT的图像融合方法。
背景技术
医学图像处理在诊断和临床治疗中起着不可或缺的作用，诊断的结果是基于医学成像设备所获得的图像。自从上个世纪70年代起，计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)技术已被广泛用于工业探测和医学诊断等领域，传统CT主要基于灰度探测的原理，采用能量积分的形式通过探测射线在待测物体内的平均衰减效果，形成重建的图像。而能谱CT则能够通过探测X射线中各能量成分的衰减情况进行断层图像重建，可获得更精准的影像信息，通过能谱解析技术最终可得到多张不同能量下的CT图像。
近年来，稀疏表示、低秩表示和压缩感知在医学图像处理领域得到了广泛的应用。基于字典学习的稀疏多尺度图像融合方法，能够保持稳定的小波层次结构，识别图像的固有特征。压缩感知理论实现的低秩矩阵恢复也成为近年来的热门研究课题。低秩矩阵恢复模型能够有效地表示图像的噪声信息，低秩矩阵的恢复在图像去噪、分割、识别和跟踪等领域取得了良好的效果，但是在图像融合领域中对低秩矩阵的恢复还相对较新。
在医学图像融合领域，一种方法是基于各向异性热扩散和低秩结构分析的多模态医学图像融合，该算法利用多层图像的嵌入方法、属性划分和规则构建金字塔图像，计算热核各向异性。利用尺度空间的低秩表示来获得低阶分量信息的特征，并将尺度空间分解与相应的融合策略相结合。
为了更好的了解患者的患病情况，使CT图像上反映更多的细节，医学能谱CT的高低能量段的图像融合成为必要。能谱解析后得到的高能CT图像能更好的反映骨头等衰减系数大的部位信息，而低能CT图像则可以更好的反映软组织等衰减系数小的部位信息，将二者进行图像融合能更好的保留图像细节。利用图像融合方法的低阶表示具有两个主要优点：信息显示准确、鲁棒性强。
然而，现有的医学图像融合方法，往往只考虑图像中单个像素，而忽略了像素之间的相关性信息。而基于主成分分析的医学图像融合算法能够获取图像的相似度信息，能较好的保存源图像信息。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术中存在的技术缺陷，而提供一种针对能谱CT图像，将能谱解析后得到的高低不同能量段的图像信息进行融合的面向医学能谱CT的图像融合方法，特别是涉及医学能谱CT解析后不同能量段的图像融合方法，是一种基于非下采样轮廓变换和改进的鲁棒性主成分分析算法的医学能谱CT图像融合方法。
为实现本发明的目的所采用的技术方案是：
一种面向医学能谱CT的图像融合方法，包括利用鲁棒性主成分分析方法，将能谱CT解析后的高能图像与低能图像分别进行分解，得到相应的稀疏矩阵；
在非下采样轮廓变换域内分别对所述稀疏矩阵进行多层分解，得到高频子带、低频子带；
将分解得到的高频子带以及低频子带分别用相应的图像融合规则融合后逆变换，形成融合图像输出。
所述图像融合规则采用基于稀疏矩阵和脉冲耦合神经网络的图像融合准则。
所述将能谱CT解析后的高能图像与低能图像分别进行分解前，还包括将高低不同能量的CT图像矩阵分别转化为列向量的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明因为能谱CT图像的目标信息以由稀疏矩阵中提取的特征表示，该融合方法可将目标信息和背景信息相结合，从而有效提高融合图像的显著性信息。
附图说明
图1所示为面向医学能谱CT的图像融合方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明面向医学能谱CT的图像融合方法，包括步骤：
提供主成分分析的约束优化模型:对于经典PCA(principal componmentanalysis)算法，假设数据按列向量存储于一个大的矩阵D∈Rm×n中，目的是找出一个低秩矩阵A，使得低秩矩阵A和矩D之间的差别最小，公式可表述如下：
式中，E表示噪声矩阵，F范数表示假设矩阵受到独立分布的高斯噪声污染，s.t.表示约束条件，rank表示矩阵的秩，r表示子空间目标维数，r≤min(m,n)。
然而实际中的大多数问题，噪声并不仅仅只是高斯噪声。为此，鲁棒主成分分析(robust principal component analysis,RPCA)的方法是将数据矩阵表示为低秩矩阵和稀疏矩阵，可以表示为：
式中，L为一个低秩矩阵，S为稀疏矩阵，M为原数据矩阵，||S||0为低秩矩阵的L0-范数，λ为优化过程中稀疏矩阵的权重参数，且λ>0。
根据RPCA理论，矩阵可由低秩矩阵和稀疏矩阵叠加构成，对于能谱CT图像，首先将高低不同能量的CT图像矩阵分别转化为列向量，然后利用快速ALM(augmented lagrangemultiplier)计算方法进行RPCA分解，获得低秩矩阵列向量和稀疏矩阵列向量，再将列向量都转化为m×n矩阵，获得与源图像大小相同的低秩矩阵和稀疏矩阵。
本发明中，首先采用RPCA分解方法分别对高能图像和低能图像进行分解，得到相应的稀疏矩阵，然后在非下采样轮廓变换(Non-down sampling contourlet transform，NSCT)域内，对高低能图像分别进行N层分解，得到高能和低能图像的高频子带、低频子带，再分别采用基于稀疏矩阵和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network，PCNN)的图像融合准则，确定高、低能图像的待融合的NSCT域低频子带与高频子带融合系数，并进行NSCT逆变换，实现图像融合。
因为能谱CT图像的目标信息以由稀疏矩阵中提取的特征表示，该融合方法可将目标信息和背景信息相结合，从而有效提高融合图像的显著性信息。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种面向医学能谱CT的图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
利用鲁棒性主成分分析方法，将能谱CT解析后的高能图像与低能图像分别进行分解，得到相应的稀疏矩阵；
在非下采样轮廓变换域内分别对所述稀疏矩阵进行多层分解，得到高频子带、低频子带；
将分解得到的高频子带以及低频子带分别用相应的图像融合规则融合后逆变换，形成融合图像输出。
2.如权利要求1所述面向医学能谱CT的图像融合方法，其特征在于，所述图像融合规则采用基于稀疏矩阵和脉冲耦合神经网络的图像融合准则。
3.如权利要求1所述面向医学能谱CT的图像融合方法，其特征在于，所述将能谱CT解析后的高能图像与低能图像分别进行分解前，还包括将高低不同能量的CT图像矩阵分别转化为列向量的步骤。
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