獸用B超/獸用B超  獸用B超圖像融合-博祥來獸用B超

      獸用B超圖像融合的過程是一個漸進的過程，不同的方法有各自具體的操作和處理，不過，一般都要經(jīng)過三大主要步驟來完成，分別是圖像預(yù)處理、配準和融合。

    獸用B超圖像預(yù)處理：是指對獲取的兩幅圖像數(shù)據(jù)做去除噪聲、對比度增強等處理，統(tǒng)一兩種數(shù)據(jù)的格式、圖像大小和分辨率，從而使圖像的像素或體素表達的實際空間區(qū)域相同。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)目標特點建立數(shù)學(xué)模型。配準：兩幅不同模態(tài)圖像的配準是指對一幅圖像進行一定的幾何變換而映射到另一幅圖像中，使得兩幅圖像中的相關(guān)點達到空間上的*。它是圖像融合的先決條件，配準精度的高低將直接決定融合結(jié)果的質(zhì)量。

    獸用B超圖像融合：圖像的融合又分為兩部分來完成。首先是圖像數(shù)據(jù)的融合。在當前的研究中，主要基于兩種方法：以象素為基礎(chǔ)的方法和以圖像特征為基礎(chǔ)的方法。象素是圖像的基本元素，因此，象素間灰度值的差異就表現(xiàn)出圖像中所包含的結(jié)構(gòu)信息的不同。以象素為基礎(chǔ)的方法，即點對點的方法，它通過把兩幅圖像對應(yīng)象素點的灰度值進行加權(quán)求和，便可得到一幅融合圖像。因為是對圖像進行逐點處理，所以用到的數(shù)學(xué)原理易于理解，算法實現(xiàn)也比較簡單，不過實現(xiàn)效果和效率都相對較差：而以圖像特征為基礎(chǔ)的方法，雖然要對圖像進行特征提取、目標分割等處理，用到的處理算法復(fù)雜，但是實現(xiàn)效果卻比較理想，能夠滿足診斷的要求。

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