基于多尺度數(shù)字X光圖像增強(qiáng)方法的研究.pdf

1、在開發(fā)研制數(shù)字X光影像儀的過程中，我們發(fā)現(xiàn)在CR圖像系統(tǒng)中，從圖像的獲取，到圖像的傳輸、輸出(顯示)等等，每一個環(huán)節(jié)都可能降低圖像質(zhì)量，同時(shí)由于人體結(jié)構(gòu)和組織的復(fù)雜性以及成像系統(tǒng)中的X線散射等各種不利因素的影響，導(dǎo)致圖像質(zhì)量的下降，主要表現(xiàn)為細(xì)節(jié)模糊、對比度差，極大地影響了醫(yī)生診斷的準(zhǔn)確性。為此，有必要對數(shù)字X線醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，以改善其視覺質(zhì)量。 論文綜述了國內(nèi)外現(xiàn)有醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)方法的特點(diǎn)及缺陷，指出在空間域和頻率域單尺度

2、處理方法的局限性。針對現(xiàn)有醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)方法的缺陷，提出了基于頻域多尺度小波變換和基于空間域的多尺度Retinex(MSR)圖像增強(qiáng)方法。研究內(nèi)容如下： 首先根據(jù)人體胸腔X光圖像的特點(diǎn)，提出了針對胸腔圖像中不同區(qū)域的小波增強(qiáng)算法，試驗(yàn)表明該方法能夠有效地增強(qiáng)胸腔圖像中較亮區(qū)域的細(xì)節(jié)信息，而且能夠適當(dāng)?shù)卦鰪?qiáng)胸腔圖像中較暗區(qū)域的肺部紋理信息，克服了一般小波增強(qiáng)算法中整個胸腔區(qū)域相同增益強(qiáng)度造成的不良情況。 提出了在圖像小波變換

3、得到的高頻小波系數(shù)進(jìn)行高頻增強(qiáng)的同時(shí)，對低頻尺度系數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)直方圖均衡的圖像增強(qiáng)算法，該方法能夠在增強(qiáng)圖像邊緣信息的同時(shí)能夠根據(jù)圖像的灰度直方圖的特點(diǎn)自適應(yīng)地增強(qiáng)圖像的對比度，克服了大多數(shù)基于小波變換的圖像增強(qiáng)算法只能通過增強(qiáng)圖像的高頻信息來改善圖像質(zhì)量的局限性，實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明了該算法的有效性。 提出了把基于人眼視覺原理的Retinex模型的多尺度Retinex(MSR)算法應(yīng)用到數(shù)字X光圖像處理中，它既能有效地實(shí)現(xiàn)數(shù)字X光圖像