图像融合基于平移不变小波变换实现CT图像融合matlab源码
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%% Compressed sensing MRI reconstruction based SIDWT
clear all
close all
clc
currentFolder = pwd;
addpath(genpath(currentFolder));
%% data
load im1
figure,imshow(abs(im1)); title('fully-sampled image') % fully sampled image.
[row,column]=size(im1);
%% masks
load mask1
paramSIDWT.Fu=Fu_downsample(mask1,row,column);
paramSIDWT.U=mask_downsample(mask1,row,column);
y1 = paramSIDWT.Fu * im1;
zerofilling = ifft2c(paramSIDWT.U'*y1);
figure,imshow(abs(ifft2c(paramSIDWT.U'*y1))); title('undersampled k-space data')
%% SIDWT paramters analysis
filterType = 'Daubechies'; filterSize = 4;
wavScale = 4; complex_Yes = 1;
paramSIDWT.psi = SIDWT(filterType,filterSize,wavScale,complex_Yes); % define the shift-invariant wavelets operator
paramSIDWT.lamda=5*1e3;
tic;im1_Rec=solver_ADMC(y1,mask1,paramSIDWT);time_SIDWT_CS1=toc % solve the L1 norm minimization problem with ADMC
Evaluation_ana = Evaluation_CS_MRI(im1,im1_Rec)
%% synthesis
for lamda=10:20:1e3
paramSIDWT.lamda=lamda;
alpha=solver_ADMC_syn(y1,mask1,paramSIDWT);
Rim = paramSIDWT.psi' *alpha;
Evaluation_syn = Evaluation_CS_MRI(im1,Rim)
end
Evaluation_zerofilling = Evaluation_CS_MRI(im1,zerofilling)
figure,imshow(abs(im1_Rec));title('Reconstructed image')
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