多尺度变换像素级医学图像融合：研究进展、应用和挑战

基于多尺度变换的像素级图像融合是计算机视觉领域的研究热点，广泛应用于医学图像处理等领域。本文对多尺度变换的像素级图像融合进行综述，阐述多尺度变换图像融合的基本原理和框架。在多尺度分解方面，以时间为序梳理了塔式分解、小波变换和多尺度几何分析方法的发展历程。在融合规则方面，围绕Piella框架和Zhang框架，讨论通用的像素级图像融合框架；在低频子带融合规则方面，总结基于像素、区域、模糊理论、稀疏表示和聚焦测度的5种融合规则；在高频子带融合规则方面，综述基于像素、边缘、区域、稀疏表示和神经网络的5种融合规则。总结12种跨模态医学图像融合方式，讨论该领域面临的主要挑战，并对未来的发展方向进行展望。本文系统梳理了多尺度变换像素级图像融合过程中的多尺度分解方法和融合规则，以及多尺度变换在医学图像融合中的应用，对多尺度变换像素级医学图像融合方法的研究具有积极的指导意义。

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