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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种FT域的医学图像融合方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112215922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011131840.3，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种FT域的医学图像融合方法是由孔韦韦;陈彦萍;王照乾设计研发完成，并于2020-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种FT域的医学图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种FT域的医学图像融合方法，包括以下步骤：针对所有待融合医学源图像进行FT变换，每幅源图像分别得到1幅低频子带图像和8幅高频子带图像；结合GFRW模型与SF模型分别完成低频子带图像融合和高频子带图像融合；利用FT逆变换对子带融合图像进行处理，并得到最终融合图像。本发明的方法得到的融合图像能够在保留待融合医学源图像主体信息的基础上，成功提取源图像的细节信息和边缘信息并融入到一幅图像中，得到的结果图像具有非常理想的主观视觉效果和客观评价结果。

本发明授权一种FT域的医学图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种FT域的医学图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：针对所有待融合医学源图像进行FT变换，在经过L次尺度分解后，每幅源图像均分别得到1幅低频子带图像和8*L幅高频子带图像； 步骤2：计算低频子带图像中各像素点对应的ISML；获得初始融合决策映射图；采用GF模型分别对三种不同尺度下的初始融合决策映射图进行平滑处理，获得平滑处理后的融合决策映射图；针对平滑处理后的融合决策映射图进一步处理，获得最终融合决策映射图；完成低频子带图像的融合； 步骤3：对高频子带图像系数进行处理；计算高频子带图像中每个像素点的SF数值；完成高频子带图像的融合； 步骤4：将最终融合图像的高频子带图像和低频子带图像进行FT逆变换，得到最终融合图像F； 所述步骤2中采用GF模型分别对三种不同尺度下的初始融合决策映射 图进行平滑处理，获得平滑处理后的融合决策映射图包括： 采用GF模型分别对三种不同尺度下的初始融合决策映射图进行平滑处理，从而获得平滑处理后的融合决策映射图： 6 其中，GF为引导滤波函数，I1为待融合医学源图像对应的一幅低频子带图像，此处被称为引导图像；rs和εs分别表示邻域尺寸和正则化参数，设定rs={5,11,19}，εs={0.01,0.001,0.0001}； 在引导滤波函数GF中，在半径为rs、滤波窗口为ωk的前提条件下，引导图像I1与平滑处理后的融合决策映射图GFmapsi,j满足下列局部线性关系： 7 ak和bk的计算公式为： 8 9 10 其中，μk与分别表示引导图像I1的平均值和方差，|ω|为滤波窗口ωk内的像素点数量，为ωk内滤波输入图像的平均值，正则化参数εs用于防止ak数值过大而导致陷入局部最优。

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