频回波信号，所述雷达 成像单元3根据微波宽带脉冲回波信号生成雷达探测图像，所述断层扫描成像单元4根据微 波单频回波信号生成断层扫描图像，所述融合处理单元5将所述断层扫描图像作为参考图 像，将所述雷达探测图像作为浮动图像进行配准，所述融合处理单元5对所述雷达探测图像 的像素进行刚体变换，所述融合处理单元5将所述断层扫描图像和所述雷达探测图像的灰 度值分别看作两个随机变量进行互信息相关评估，当两个随机变量达到最佳配准时，它们 对应像素的灰度互相关信息值达到最大，完成图像的融合。。
[0064] 具体实施过程如下:所述微波信号发生单元1对待测区域发生微波宽带脉冲信号 和微波单频相干信号，所述微波信号接收单元2接收微波宽带脉冲回波信号和微波单频回 波信号。所述微波信号发生单元1包括微波发生器和微波发射天线，所述微波信号接收单元 2包括微波接收天线，微波天线包括微波发射天线和微波接收天线。微波信号发生单元1通 过微波天线对待测区域发生微波宽带脉冲信号，微波宽带脉冲信号照射成像区域中的病灶 区域，在病灶区域表面产生散射，用若干个微波天线扫描接收从病灶表面散射的信号。微波 信号发生单元1通过微波天线对对待测区域发生微波单频相干信号，微波天线扫描接收并 记录下所在位置的微波宽带脉冲回波信号。微波发射天线和微波接收天线可以为同一个微 波天线，交替使用;微波发射天线和微波接收天线也可以分别为不同微波天线，分别进行发 射微波信号和接收微波回波信号使用。微波信号发生单元为多个，分别发生微波宽带脉冲 信号和微波单频相干信号；或者微波信号发生单元为一个，交替发生微波宽带脉冲信号和 微波单频相干信号。微波雷达成像原理利用合成孔径雷达原理，以一个小天线作为单个辐 射单元，沿一直线方向不断移动扫描，在移动中选择若干位置发射信号，接收相应的发射位 置的回波信号，存贮接收信号的振幅和相位。通过微波天线记录接收到微波宽带脉冲回波 信号的时间，即可算出时延，而微波发射天线与病灶的距离固定，故可得到微发射天线到病 灶的距离，从而进行精确的成像。微波断层成像方法类似于计算机断层摄影术，是一种电磁 逆散射方法，通过在散射体外部观测到的电磁场来反演成像区域的电磁特征参数分布，从 而判断散射体目标的位置、形状和尺寸分布等信息。将接收的微波单频回波信号，根据电磁 特征参数分布及散射体目标的位置、形状和尺寸分布信息生成断层扫描图像。所述融合处 理单元5将所述雷达探测图像和所述断层扫描图像中一幅图像的像素点映射到另一幅图像 中，使两幅图像的相关像素点在空间位置上达到一致完成该两幅图像的融合。
[0065]图像融合包括多种方法:一种方法为标记法，所述融合处理单元5还包括图像标记 模块51、图像标记识别模块52、图像优化模块53，所述图像标记模块51在所述雷达探测图像 和所述断层扫描图像两者中图像的特征点处进行标记，将所述雷达探测图像和所述断层扫 描图像的图像标记重合对所述雷达探测图像和所述断层扫描图像进行融合。所述图像标记 识别模块52将所述雷达探测图像和所述断层扫描图像的图像标记进行识别。所述图像优化 模块53对标记后的图像进行优化，分割后，对分割区域进行图像融合。在图像融合时，将所 述雷达探测图像和所述断层扫描图像的图像标记进行识别，然后将识别图像作为界标进行 图像融合。具体实施例中，在进行标记后对图像进行优化。图像标记软件设计成将图像的特 征点识别作为图像合成的界标。图像标记软件根据所述雷达探测图像和断层扫描图像对组 织识别的标记、淋巴结识别的标记以及特征部分的标记，在坐标轴上形成重合点，完成所述 雷达探测图像和断层扫描图像的融合，该方法同样适用于其他方式组合的二维或三维乳房 图像。还包括了对多模态微波乳房图像的显示，显示乳房的二维和三维信息，对病灶区域的 标记。另一种方法为像素加权平均法，即：将所述雷达探测图像和所述断层扫描图像对应位 置的图像像素加权平均完成图像融合。
[0066] 具体步骤如下：
[0067]图像配准
[0068]通过使用匹配、叠加等处理手段，将多幅图像中的同一对象保持在图像中的同一 位置，使其具有相同的空间坐标的过程。
[0069]在微波断层扫描图像与微波雷达图像的配准中，将相对稳定的微波断层扫描图像 作为参考图象I，将微波雷达图像作为浮动图像II，进行基于像素的最大互信息法的图像配 准，流程图如图3所示下：
[0070] 刚体变换包括比例变换，在二维图像II中，点（X1，yi)经过刚性变换到点(X2，y 2)应 用公式为：
[0071]
(1)
[0072] 其中，α为旋转角度，K为尺度参数.
[0073] 互信息相关性评估。将两幅待配准的图像的灰度值分别看作两个随机变量Α和Β， 范围0到255,边缘概率分布分别为PA(a)和PB(b)，联合概率分布为PAB(a，b)，则可以得到A与 B的边缘熵和联合熵分别为:H(A)，H(B)和H(A，B)。则有：
[0074]
(2). 、 a b
[0075] 随机变量A和B的归一化互信息相关评估函数I(A，B)，为：
[0076]
⑶
[0077] 当两幅基于共同解剖结构的图像达到最佳配准时，它们对应像素的灰度互相关信 息值I(A，B)应该达到最大。
[0078] 还包括图像优化模块，所述图像优化模块以所述断层扫描图像和所述雷达探测图 像的相似性侧度来衡量两幅图像的相似程度进行融合优化。刚体变换完成后，图像优化模 块需进一步找到一种相似性侧度来衡量两幅图像的相似程度，需要不断的变换参数α和K， 使得相似侧度达到最优，其中尺度参数Κ变化范围为0到1，旋转角度范围为0到180度。
[0079]①将α与Κ变换范围集合为坐标轴的单位向量:Ci = e(i = l，2,…，N);
[0080] @记录初始值位置向量为?〇=(€1()，1(0);
[0081] ③对1 = 1，2，一，叱将？^移至目标函数1以，8)延^方向的极大值位置，记下此点 Pi;
[0082] ④对i = 1，2，…，N，将ci+1 赋给ci，并置 cN = PN-Po;
[0083] ⑤将Pn移至目标函数I(A，B)在CN方向上的极大值点，并记录此点的Po;
[0084] ⑥重复步骤②到⑤，直至函数值I (A，B)不再增大。
[0085] 本发明的优选实施方式为:在进行图像融合之前还包括进行图像预处理。
[0086] 微波断层扫描图像预处理方法如下：基于微波断层扫描成像受外界干扰因素大， 图像预处理我们利用点运算来进行对比度的扩展，使图像清晰，特征明显，假定原图像f(x， y)的灰度范围为[a，b]，变换后的图像g(x，y)的灰度范围线性的扩展至[c，d]，则存在灰度 线性变换表达式为：
[0087]
[0088] 当图像中大部分像素的灰度级分布在区间[a，b]内，fmax为原图的最大灰度级，只 有很小一部分的灰度级超过了此区间，则为了改善增强效果，我们令
[0089]
[0090] 通过对图像的线性拉伸，可以有效改善图像对比度效果。
[009