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联合稀疏表示文献资料
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联合稀疏表示的医学图像融合及同步去噪
将多模态医学图像的互补信息有机地融合在一起,可为临床诊断和辅助治疗提供丰富信息和有效帮助.基于联合稀疏模型,提出一种联合稀疏表示的医学图像融合算法,当图像被噪声污染时,该算法在融合的同时兼有去噪功能.首先,将配准的源图像编纂成列向量并组成联合矩阵,通过在线字典学习算法(ODL)得到该矩阵的超完备字典;其次,利用该字典得到联合稀疏模型下的联合字典,之后利用小角回归算法(LARS)计算基于联合字典的公共稀疏系数和各图像的独特稀疏系数,并根据“选择大化”融合规则得到融合图像的稀疏系数;后,根据融合系数和超完备字典重构融合图像.将该算法与3种经典算法比较,结果显示其主观上亮度失真和对比度失真较小,边缘纹理清晰,客观参数指标MI、QAB/F在无噪声干扰和有噪声干扰时的统计均值分别为:3.992 3、2.896 4、2.505 5和0.658、0.552 4、0.439 6,可以为临床诊断和辅助治疗提供有效帮助.
