《表1 不同融合规则对图像融合性能指标影响比较》

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《基于小波变换和一致性检验的多模态医学图像融合算法》

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通过实验比较发现:当高频（方差）分别与低频（绝对值取大、局部区域能量或局部区域方差）融合时，低频（主体轮廓部分）选择区域方差融合效果较好，其信息熵、空间频率和平均梯度均高于其他的融合方法。因此，本文在低频融合时使用局部区域方差的融合策略，并对低频和高频融合策略进行了改进。由表1可以看出，无论是多聚焦眼底造影图像还是MRI/CT灰度图像，本文方法的融合图像信息熵、空间频率和平均梯度均好于其他方法，其融合后的图像纹理清晰[见图4（E）]，图像细节被加强，边缘较完整[图5（c）]，高频表现突出，图像显得比较尖锐，更好地保留了源图像的细节，图像动态分布范围明显增加[图6（c）]。实验结果表明:本文所述算法得到的融合图像获得了良好的客观评价和主观视觉效果，克服了在图像多尺度分解过程中产生的不稳定性和不连续性的缺点。