硕士学位论文开题报告姓名：薛辉学号：2008532057工作单位：计算机科学与技术学院专业：计算机软件与理论研究方向：数据库与智能网络指导教师：李雄飞培养单位：计算机科学与技术学院2009年11月28日填论文题目基于二维经验模态分解的医学图像融合课题来源属何项目、课题（国家、部委、市、单位、自选）项目、课题名称经费来源吉林省科技发展计划基于知识库的医学图像配准模型研究（20090468）吉林省财政厅论文选题数据融合是70年代末形成和发展起来的一种自动化信息综合处理技术，它将来自多种数据源的信息和数据进行综合处理，充分利用了多源数据的互补性，从而获得更为准确可靠的信息。在现代计算机技术的支持下，数据融合技术逐渐发挥其强大的信息处理优势，逐渐在各行各业取得广泛的应用。医学图像融合是通过某种算法，将两幅或多幅不同的图像进行合并以形成一幅新的图像的过程。图像融合技术是数据融合技术的一种特定情形，它是以图像的形式来表达具体的信息，它对人的视觉产生作用。针对同一目标场景的多幅配准后的图像进行综合处理，从而得到一幅新的、满足某种条件的、对目标或场景的描述更为准确、更为全面、更为可靠的图像。融合后的图像应该比原始图像更加清晰可靠和易于分辨。医学图像融合充分利用了多个原始图像所包含的冗余信息和互补信息，能够起到提高系统可靠性和图像信息利用率的作用。在图像融合的研究中,根据信息表征层次的不同，多源图像融合通常可以划分为以下三个层次：像素级融合，特征级融合，决策级融合。而像素级融合是应用广泛的图像融合方法，它直接对多幅源图像的像素点进行信息综合处理，增加图像中像素级的信息，提供了另外两种层次的图像融合所不具有的细节信息。通过像素级图像融合后的复合图像包含的信息更丰富、精确、可靠、全面，更有利于进行视觉分析或计算机处理。但是，该层次的融合往往是需要以图像的严格配准为前提的，配准精度一般应达到像素级。研究内容范围1）经验模态分解变换的基本理论,以及二维经验模态分解的理论知识；2）经验模态分解变换的图像融合算法：获得其低频分量和高频分量的各个本征模态函数，针对不同分量采取不同的融合算法；3）经验模态分解方法图像融合算法改进基本算法；4）以及算法的评价，是否实现了重要特征的保留的像素级图像融合。查阅主要文献文献名称已阅页码[1]TheempiricalmodedecompositionandthehilbertspectrumfornonlinearandnonstationarytimeseriesanalysisHuangNE,ShenZheng,LongSR,etal.Proc.oftheRoyalSocietyofLondon1998,A(454):903−995.[2]Atheoryformultiresolutionsignaldecomposition:thewaveletrepresentationR.GoyalandM.EgenhoferIEEETrans.Patt.Analysis.MachineIntell.1989,11(7):674-693.[3]HYPERLINK"http://211.151.93.38/index.html?sid=IEEE%20Transactions%20on%20Pattern%20Analysis%20and%20Machine%20Intelligence&Title=A%20theory%20for%20multiresolution%20signal%20decomposition:The%20wavelet%20representation&aufirst=Mallat%20S%20G&volume=1989,117&issue=2"\t"_blank"Atheoryformultiresolutionsignaldecomposition:ThewaveletrepresentationMallatSG.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,1989,117,11(7):674~693[4]基于多小波变换的图像融合研究基王海晖,彭嘉雄中国图像图形学报2004年08期[5]基于像素级的遥感图像融合算法研究孙丽真吉林大学硕士学位论文[6]基于小波分解的图像融合方法及性能评价刘贵喜,杨万海HYPERLINK"http://acad.cnki.net/kns55/oldNavi/Bridge.aspx?LinkType=BaseLink&DBCode=cjfd