基于小波的医学图像融合的中期报告一、研究背景医学图像融合作为医学图像处理的一种重要手段，可以将不同类型或不同来源的医学图像信息融合在一起，提高医学图像的诊断能力和精度。过去，医学图像融合大多采用简单的基于像素的融合方法，缺乏对原始图像信息的处理和分析，导致融合效果不佳。基于小波的医学图像融合方法可以在保留原始图像信息的同时，获得更好的融合效果。因此，本文研究基于小波的医学图像融合方法。二、研究内容本文主要研究基于小波的医学图像融合方法，具体研究内容包括：1.分析不同小波变换及其应用范围，选取合适的小波基函数进行医学图像融合。2.设计针对不同医学图像融合需求的小波多尺度分解方法。3.研究小波域中对图像分辨率和对比度进行调整的方法，优化医学图像显示效果。4.设计并实现基于小波的医学图像融合算法，对比其他基于像素的融合方法，验证其效果。三、研究计划1.对小波变换进行调研，确定适用于医学图像融合的小波基函数，包括Haar小波、Daubechies小波等。2.设计小波多尺度分解方法，考虑不同医学图像的分辨率和对比度需求，提高图像融合效果和显示效果。3.研究小波域图像调整方法，包括小波域对比度增强、小波域图像锐化等。4.设计并实现基于小波的医学图像融合算法，对比其他基于像素的融合方法进行验证，评估融合效果和显示效果。5.撰写论文，并进行论文答辩。