An optimal wavelet-based multi-modality medical image fusion approach based on modified central force optimization and histogram matching

El-Hoseny Heba M.; El Kareh Zeinab Z.; Mohamed Wael A.; El Banby Ghada M.; Mahmoud Korany R.; Faragallah Osama S.; El-Rabaie S.; El-Madbouly Essam; Abd El-Samie Fathi E.

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An optimal wavelet-based multi-modality medical image fusion approach based on modified central force optimization and histogram matching

机译：基于改进的中心力优化和直方图匹配的基于小波的最优多模态医学图像融合方法

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This paper introduces an optimal solution for wavelet-based medical image fusion using different wavelet families and Principal Component Ana1ysis (PCA) based on the Modified Central Force Optimization (MCFO) technique. The main motivation of this work is to increase the quality of medical fused images in order to provide correct diagnosis of diseases for the objective of optimal therapy. This can be achieved by fusing medical images of different modalities using an optimization technique based on the MCFO. The MCFO technique gives the optimum gain parameters that achieve the best fused image quality. Histogram matching is applied to improve the overall values of the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), entropy, local contrast, and quality of the fused image. A comparative study is performed between the proposed algorithm, the traditional Discrete Wavelet Transform (DWT), and the PCA fusion using maximum fusion rule. The proposed algorithm is evaluated subjectively and objectively with different fusion quality metrics. Simulation results demonstrate that the proposed MCFO optimized wavelet-based fusion algorithm using Haar wavelet and histogram matching achieves a superior performance with the highest image quality and clearest image details in a very short processing time.

机译：本文介绍了基于改进的中心力优化（MCFO）技术的基于不同小波族和主成分分析（PCA）的基于小波医学图像融合的最佳解决方案。这项工作的主要动机是提高医学融合图像的质量，以便为最佳治疗的目的提供正确的疾病诊断。这可以通过使用基于MCFO的优化技术融合不同形式的医学图像来实现。 MCFO技术提供了可实现最佳融合图像质量的最佳增益参数。直方图匹配用于改善峰值信噪比（PSNR），熵，局部对比度和融合图像质量的整体值。对本文提出的算法，传统离散小波变换（DWT）和使用最大融合规则的PCA融合进行了比较研究。主观和客观地评估了所提出算法的融合质量指标。仿真结果表明，提出的基于MCFO优化的基于Haar小波和直方图匹配的基于小波的融合算法在极短的处理时间内实现了具有最高图像质量和最清晰图像细节的优异性能。

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来源
《Multimedia Tools and Applications》 |2019年第18期|26373-26397|共25页
作者
El-Hoseny Heba M.; El Kareh Zeinab Z.; Mohamed Wael A.; El Banby Ghada M.; Mahmoud Korany R.; Faragallah Osama S.; El-Rabaie S.; El-Madbouly Essam; Abd El-Samie Fathi E.;
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作者单位

Benha Univ, Dept Elect Engn, Fac Engn, Banha, Egypt;

Menoufia Univ, Dept Ind Elect & Control Engn, Fac Elect Engn, Menoufia, Egypt;

Benha Univ, Dept Elect Engn, Fac Engn, Banha, Egypt;

Menoufia Univ, Dept Ind Elect & Control Engn, Fac Elect Engn, Menoufia, Egypt;

Helwan Univ, Fac Engn, Dept Elect Commun & Comp, Cairo, Egypt;

Menoufia Univ, Dept Comp Sci & Engn, Fac Elect Engn, Menoufia 32952, Egypt|Menoufia Univ, Dept Elect & Elect Commun Engn, Fac Elect Engn, Menoufia 32952, Egypt;

Taif Univ, Dept Informat Technol, Coll Comp & Informat Technol, Al Hawiya 21974, Saudi Arabia;

Menoufia Univ, Dept Ind Elect & Control Engn, Fac Elect Engn, Menoufia, Egypt;

Taif Univ, Dept Informat Technol, Coll Comp & Informat Technol, Al Hawiya 21974, Saudi Arabia;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Image fusion; Discrete wavelet transform (DWT); Modified central force optimization (MCFO); Histogram matchning;

机译：图像融合;离散小波变换（DWT）;改进的中央力优化（MCFO）;直方图匹配;

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