【摘 要】
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本文针对医学CT和MR融合图像，采用统计特性、信噪比、梯度值、模糊积分等数学工具进行了客观的评价。特别是利用模糊数学中的择近原则衡量了源图像在融合图像中所占有用信息的
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本文针对医学CT和MR融合图像，采用统计特性、信噪比、梯度值、模糊积分等数学工具进行了客观的评价。特别是利用模糊数学中的择近原则衡量了源图像在融合图像中所占有用信息的比例，以这个比例表示对源图像的重视程度，在评价的时候把这个重视程度看作模糊测度就可以算出模糊积分值。模糊积分值越小，说明融合图像来源于源图像的不确定性越小。文章采用的医学图像为经过基于边缘配准算法配准的，且利用对比度调制法或小波变换融合法所得到的CT和MR融合图像。文章同时运用大量的图像和数据对融合图像进行了评价，通过评价比较了融合算法的优劣。
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