Resumen

Las transformadas wavelet han surgido como una herramienta poderosa en la fusión de imágenes. Sin embargo, el estudio y análisis de la fusión de imágenes médicas sigue siendo un área desafiante de investigación. Por lo tanto, en este artículo, proponemos una fusión multiescala de imágenes médicas multimodales en el dominio de wavelet. La fusión de imágenes médicas se ha realizado en múltiples escalas que varían desde el nivel mínimo hasta el máximo utilizando la regla de selección máxima que proporciona más flexibilidad y elección para seleccionar las imágenes fusionadas relevantes. El análisis experimental del método propuesto se ha realizado con varios conjuntos de imágenes médicas. Los resultados de la fusión han sido evaluados de forma subjetiva y objetiva con métodos de fusión de última generación que incluyen varios métodos de fusión basados en pirámides y transformadas wavelet, y el método de fusión de análisis de componentes principales (PCA). El análisis comparativo de los resultados de la fusión se ha realizado con la fuerza de borde (), la información mutua (MI), la entropía (), la desvi

• Materias:Robots Cuidados pediátricos Experimentos numéricos Radares Factores psicológicos
• Subjects:Robot Pediatric care Numerical experiments Radars Psychological factors
• Palabras claves:Transformadas de wavelet; Fusión de imágenes; Imágenes médicas; Fusión multiescala; Regla de selección máxima; Análisis experimental
• Keywords:Wavelet transforms; Image fusion; Medical images; Multiscale fusion; Maximum selection rule; Experimental analysis