摘要：針對不同臨床診斷的需求產生了多種類型的醫(yī)學圖像,如:核磁共振成像(MRI),正電子發(fā)射斷層掃描圖像(PET),單光子發(fā)射計算機斷層掃描技術(SPECT).單一功能的醫(yī)學成像技術往往不能更好地診斷出病人的病情,利用多模態(tài)醫(yī)學圖像融合技術獲得的圖像具有較強的解剖學意義,與原始單掃描圖像相比具有較高的光譜信息.首先,將基于像素級的圖像增強技術與拉普拉斯金字塔分解方案相結合,使分解的殘差子帶圖像(RSI)具有更清晰的圖像紋理特征,與此同時保持基底子帶圖像(BSI)更平滑.然后,對RSI圖像采用基于興趣信息的圖像融合規(guī)則獲取高頻系數融合圖像;對BSI圖像采用局部能量最大值方案的融合規(guī)則獲取較平滑的金字塔頂層融合圖像.最后,利用拉普拉斯金字塔逆運算重建融合圖像.實驗結果表明融合圖像保留了圖像邊緣信息的同時增強了圖像細節(jié)信息,具有更好的視覺效果,客觀評價指標QMI,QIFC,QVIF,QME,QSD,QUQI,QSSIM也取得了較大的提升.