一种基于小波变换的医学图像增强新算法

针对目前的增强算法对噪声比较敏感的特点,本文提出一种基于多尺度小波模值的对比度增强新算法.通过设定不同的模值拉伸因子,改变不同尺度下的小波系数的模值,来增加图像反差,增强边缘等特征细节信号.同时利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号,达到去噪和特征增强的双重目的.实验结果表明,该算法对噪声有一定的抑制作用,可以在提高图像对比度的同时滤除噪声信号,有效地解决了传统方法中存在的强去噪能力和高对比度增强之阃的矛盾.     

基于多尺度边缘的血管内超声图像增强算法

血管内超声图像同时具有低对比度和低信噪比的特征,传统的图像增强算法会明显放大噪声.为此,提出一种基于边缘表示的算法来增强血管内超声图像的对比度,采用平滑函数的导数作为小波函数对图像进行二进小波分解,使用小波系数在各尺度间的局部极大值来刻画图像的多尺度边缘,通过拉伸小波系数极大值再重构图像来增强灰度图像的对比度.实验结果表明,本文提出的增强算法在有效增强图像对比度的同时避免了放大噪声,并且可以通过调节不同尺度的拉伸因子来获得不同的增强效果,同时提高了运算速度.     

炭素制品X射线图像的小波边缘提取

针对经典的边缘检测算法在炭素制品X射线有噪图像的边缘检测效果问题,提出了基于小波变换的多尺度局部模极值边缘检测算法.该方法充分利用了小波变换优越的时频局部化分析能力及图像边缘点和噪声点的小波变换局部模值和方向在不同尺度下呈现不同的特性的特点.首先对图像进行小波增强处理,改善了图像的质量,在此基础上,确定了检测X射线图像边缘的最优边缘检测滤波器(小波基)和尺度,给出了小波多尺度局部模极大值的算法,并将该算法与经典的边缘检测算子进行了比较.实验结果表明,该方法明显比传统检测算子的效果要好,为进一步的缺陷模式识别等高层处理奠定了良好的基础.图3,参15.     

一种基于小波变换的医学图像增强新算法

针对目前的增强算法对噪声比较敏感的特点,本文提出一种基于多尺度小波模值的对比度增强新算法。通过设定不同的模值拉伸因子,改变不同尺度下的小波系数的模值,来增加图像反差,增强边缘等特征细节信号。同时利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号,达到去噪和特征增强的双重目的。实验结果表明,该算法对噪声有一定的抑制作用, 可以在提高图像对比度的同时滤除噪声信号,有效地解决了传统方法中存在的强去噪能力和高对比度增强之间的矛盾。     

一种新型X射线安检图像增强算法

针对X射线安检图像噪声大、对比度低和边缘不清晰等特点,提出一种基于对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)变换和图像灰度最大值融合的双重能量X射线图像增强算法。首先,应用CLAHE变换分别对高能和低能X射线图像分别进行处理得到初步增强结果;然后采用空域灰度值最大融合算法融合经过CLAHE变换后的高能和低能X射线图像从而得到最终增强X射线图像。实验结果表明该算法能更有效地提高双重能量X射线图像的对比度,显著改善图像质量。     

基于Contourlet变换的数字胸片图像增强算法

为了增强数字胸片图像同时又能克服噪声的影响,提出一种基于Contourlet变换的数字胸片图像增强算法。对采集的数字胸片图像进行Contourlet变换,在低频图像系数中进行对比度增强,对于高频图像系数,利用Contourlet变换的多分辨率、多方向性特点,分析各个方向上的高频系数在不同尺度下的相关性,进而设计增益函数。最后利用循环平移法抑制伪吉布斯现象。实验结果表明,该方法能够有效增强数字胸片图像细节,效果优于传统算法。     

基于改进多尺度Retinex的单幅彩色图像增强算法

针对传统基于多尺度Retinex的单幅彩色图像增强算法, 进行图像增强时未考虑亮度分量和局部对比度, 导致图像增强未达到最佳尺度值, 获取的增强图像存在失真、 带有雾膜的问题, 提出一种基于改进多尺度Retinex的单幅彩色图像增强算法. 首先采用高斯环境函数 对3种灰度图像实施卷积并进行灰度纠正, 将3种纠正灰度后的图像合并, 获取初步单幅彩色图像增强结果; 然后改进多尺度Retinex的单幅彩色图像增强算法, 增强单幅彩色图像像素的平均亮度; 最后通过非线性函数对亮度增强后的彩色图像实施局部对比度增强处理, 用线性调整方法恢复局部对比度增强后的图像颜色, 以获取最佳单幅彩色图像的图像增强结果. 实验结果表明, 该算法可获得亮度和对比度均较好的单幅彩色图像增强结果.     

基于多尺度模糊逻辑的小波边缘检测方法

针对非极大抑制法中由于单一选定阈值所带来的确定性对边缘提取效果的影响,提出了一种新的基于模糊逻辑的图像边缘检测方法,即在不同尺度下实现图像的模糊增强,从而提高边缘检测精度.该方法对图像分别在不同尺度下低通滤波后实施广义模糊增强算法,增强灰度的区域对比度,更好地实现了在大尺度下抑制噪声、在小尺度下精确定位的效果.实验证明了该方法对影子(phantom)边缘的检测有较好的效果.     

人眼视觉特性与粗糙集结合的X射线图像增强算法

针对X射线图像的低亮度及噪声造成的图像对比度差和图像模糊的问题,提出了一种采用粗糙集理论和人眼视觉系统特性的图像增强算法(HREM).先将原始图像进行灰度拉伸,再结合人眼视觉系统特性,利用粗糙集理论将图像分成边缘细节图像和平滑图像,然后对边缘细节图像做指数变换增强,对平滑图像做直方图均衡化,最后将处理好的两子图进行重叠,同时消除重叠后图像的随机脉冲噪声.实验结果表明,HREM方法不仅能较好地保持图像的边缘细节信息,有效地增强原图像的对比度,而且消噪能力强,整体视觉效果好.     

一种胸部X射线摄影图像中结节检测的多尺度匹配滤波器

为了提高胸部X射线摄影图像中肺结节的正确检测率,提出一种基于通道化Hotelling模型的多尺度匹配滤波算法.以X射线胸片中的正样本和负样本图像作为训练集合,用Hotelling分类器训练出不同尺度的匹配滤波器组,并与待检测的胸片图像做滤波.计算滤波输出图像的视觉检测差异,以最大差异为约束条件寻找最优尺度的滤波器,计算...