MATLAB代码优化CT和MR医学图像多模态融合技术探索

研究了在Matlab环境下如何实现CT和MR图像的融合。研究包括图像的分解、融合系数的应用以及重构和显示过程。

这是用于脑部CT和MRI图像基于模型合成的MATLAB代码。通过此代码，可以根据给定的MR（T1w、T2w、PDw）和CT扫描，合成缺失的模态。代码基于SPM12软件包（及其MB工具箱），无需先行处理，完全无监督训练。如果您认为此代码有用，请在参考部分引用出处。

瓦希德·诺鲁兹（Vahid Noroozi），萨拉·巴哈迪尼（Sara Bahaadini），雷铮，谢思宏，邵伟祥，余飞飞， IEEE大数据，arXiv CCA通过多模态生成对抗学习提炼产品标题张建国，邹鹏程，赵立，姚瑶，刘烨，潘秀明，龚宇，余飞飞， NIPS研讨会，arXiv ：甘民意调查具有多视图数据的特征选择：一项调查张R，聂芬芳，李力，魏伟-信息融合，2018 （）多视角学习调查常旭，陶大成，徐旭，arXiv：多视图表示学习研究李应明;杨明;张忠飞，1809年多视图数据分析的学习表示形式：模型和应用丁正明丁汉东赵云富光谱聚类单一检视稳健而高效的多路谱聚类， Anil Damle，Vic

小波变换技术在多聚焦图像融合中具有重要应用。通过小波变换，可以有效整合多个聚焦图像，提升图像的清晰度和信息丰富度。

此MATLAB代码实现了多尺度表示融合网络（MRFN），用于IEEE信号处理快报上发表的智能故障诊断论文。运行环境为Windows 7和Matlab R2014b。源数据来自凯斯西储大学（CWRU）的机械故障预防技术（MFPT）数据集。我们提供了CWRU数据集的Matlab文件“Sample_multi_array.mat”，您可以从百度Netdisk免费下载。如需使用代码，请参考以下步骤。如果您有任何问题，请联系Hui Yu或作者。

基于MATLAB的小波图像融合（多种算法）是一种先进的图像处理方法，适合学习和研究图像融合技术的用户。将涵盖多种常用的小波变换算法，并提供详细的MATLAB实现步骤。通过多种算法的对比与应用示例，帮助用户理解不同算法在图像融合中的表现与效果。学习这方面的内容，您可以下载相关代码和资料以作参考。

提出 EOL 和 VOL 两种焦点度量标准，并利用 DCT 域相关系数完善焦点度量。这些改进提升了图像融合质量，尤其适用于 VSN 中 JPEG 图像的处理。

生成对抗网络（GAN）在超声CT图像重建中具有重要应用价值。这种模型能够有效学习和重建医学图像，为医疗影像处理领域带来了新的突破。GAN模型的引入，标志着超声CT图像重建技术迈向了一个新的阶段。

这是一款通用的多模态遥感图像匹配框架。该框架能够利用多种特征描述符，如HOG、LSS、CFOG，以及各种梯度、相位和边缘信息，构建逐像素的三维特征表达图。在进行模板匹配时，使用各种相似性测度如相关系数、灰度差平方和、欧式距离、互信息和相位相关，推荐基于FFT的互相关以提高计算效率。