《表1 客观评价指标：基于导向滤波器的医学图像融合方法》

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《基于导向滤波器的医学图像融合方法》

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选择基于小波融合[5]、基于NSCT融合[6-7]、NSST+NMF[11]、GF+COVW[17]及本文所提算法分别进行医学图像融合。其中，小波变换选择‘Db4’小波，分解层数为5；NSCT变换分解层数选为2；NSST变换分解层数设置为3，方向数分别选为4，8，16；GF+COVW融合方法中GF的参数：邻域半径r=25，平滑系数ε=2.1，w=5；本文方法参数：GF滤波器的邻域半径r=25，平滑系数ε=2.1，w=5，参数p=5。给出各融合方法的对比图，如图4所示；再选择参数熵值（E）、平均梯度（AG）、标准差（SD）、互信息（MI）和空间频率（SF）和均值（μ）共6个参数作为客观评价指标进行对比分析，如表1所示。其中，空间频率的大小可以反映融合图像纹理的细致与粗糙程度，SF的值越大，说明图像的纹理越细致，融合效果越好[18]。