Fusion D’images Multi-échelles Basée Sur Le Filtre Guidé
Résumé: Medical imaging used various method such as MRI, CT and PET, additional information for diagnostic and treatment the organ target. All the necessary information from these two methods have to integrated in one image only for given a better diagnosis and within digital health, Fusion image method is useful process for combining or complementary information from multi images into a single image. In our thesis, we implemented simple and fast fusion algorithm based on a guided image filter, illustrated method could be combined sources image and information in fused image supported by multiscale decomposition, structure transfer property, visual silence detection, and weight map construction. Fusion performance is evaluate by qualitatively and quantitatively. Then compared proposed method to traditional and image fusion recent methods. The results showed that our algorithm gives us effective performance.
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