基于同态滤波与直方图均衡化的超声图像增强

背景：同态滤波与直方图均衡化都能单独对图像进行增强处理,但各自还有许多不足之处。目的：观察将同态滤波与直方图均衡化结合使用对增强图像的效果,减少单独使用这两种方法产生的缺点。方法：在频域内,首先对超声图像分别进行高通同态滤波和低通同态滤波的分频处理;再将得到的两幅滤波图像线性组合;最后再对该组合图像进行全局的直方图均衡化得到最终的增强超声图像。结果与结论：实验结果表明,超声图像经过上述方法的处理,边界十分突出明显,且整体视觉效果更明亮清晰。通过分析对比得到的均方根误差和信噪比数据,也证实了实验所用的超声图像增强法是十分切实有效的。     

基于精确直方图规格化的医学超声图像增强

目的探求一种改进的精确直方图规格化方法,提高医学超声图像的对比度。方法针对医学超声图像的特点,引入一个有效的分割点,将原始图像分割为背景和前景区域,只对前景区域进行增强。结果本文方法将局部灰度拉伸到一个较大的动态范围,提高了对比度,抑制了医学超声图像背景过增强,保留了图像的细节信息。结论本文在增强图像对比度的同时能够有效地保留图像细节,是一种有效的对比度增强方法。     

基于自适应低通滤波的超声医学图像增强算法

目的 介绍一种超声医学图像增强的有效算法.方法 基于自适应低通滤波器的超声图像增强算法,首先采用对数变换的方法将超声医学图像中存在的乘性噪声变为加性噪声;再通过低通滤波器将对数图像分为高频分量和低频分量,对低频分量采用自适应直方图均衡处理,对高频分量进行加权;然后对低频分量和高频分量进行融合得到增强的对数图像;最后对对数图像进行指数变换得到输出图像.结果 原超声医学图像得到有效增强,边缘细节得以保留.结论 该算法有效地实现了超声医学图像增强,突出了超声图像的细节,改善了视觉效果,并对噪声具有良好的抑制作用.     

基于交互式数据语言MRI图像直方图增强方法的比较

目的:比较不同直方图增强方法对改善MRI图像质量的作用效果。方法:基于交互式数据语言编程环境,分别采用直方图均衡化、自适应直方图均衡化和直方图规定化对颈髓MRIT2W图像进行增强处理,利用峰值信号噪声比和图像信息熵评价图像暗区细节的表现性能以及图像噪声水平。结果:直方图均衡化对图像暗区细节的增强效果一般,图像整体对比度反而有所下降;自适应直方图均衡化增强细节的同时放大了图像噪声,并在边缘形成伪影;直方图规定化可选择匹配直方图函数的类型,充分显示图像暗区细节,图像噪声水平低于前两种方法。结论:应用直方图增强方法处理颈髓MRIT2加权图像,在图像暗区细节表现和图像低噪声水平上,直方图规定化明显优于直方图均衡化和自适应直方图均衡化。     

基于亮度不变的医学超声图像对比度增强方法

目的探求一种基于亮度不变的医学超声图像对比度增强方法。方法在改进常规直方图均衡化算法的基础上,以最小灰度平均值误差二元直方图均衡化为基础,引入另一个有效分割点。结果实现了一种局部直方图均衡化算法亮度保持三元双向直方图均衡化。结论此算法较其他直方图增强方法更好地抑制了医学超声图像黑色背景过增强,保留了原图像细节信息,保持了原图像亮度,提高了图像对比度。     

慢性肝炎超声直方图的定量分析

目的　探讨超声直方图在判断慢性病毒性肝炎中的应用价值。方法　应用超声直方图功能测量了５２０ 例正常人及８５０ 例慢性肝炎患者不同病期的肝脏灰阶值。结果　正常肝脏超声直方图灰阶值均在１０ 以下,慢性肝炎三组随病变程度加重,直方图灰阶值逐渐升高。结论　超声直方图功能将对慢性肝炎的定性诊断变为定量诊断,并以此数据准确判断慢性肝炎的不同病期,对了解慢性肝炎实际病情及用药指导,提供了客观依据及量化指标。     

基于交互式数据语言MRI图像直方图增强方法的比较冰

目的：比较不同直方图增强方法对改善MRI图像质量的作用效果。 方法：基于交互式数据语言编程环境，分别采用直方图均衡化、自适应直方图均衡化和直方图规定化对颈髓MRIT2W图像进行增强处理，利用峰值信号噪声比和图像信息熵评价图像暗区细节的表现性能以及图像噪声水平。 结果：直方图均衡化对图像暗区细节的增强效果一般，图像整体对比度反而有所下降；自适应直方图均衡化增强细节的同时放大了图像噪声，并在边缘形成伪影；直方图规定化可选择匹配直方图函数的类型，充分显示图像暗区细节，图像噪声水平低于前两种方法。 结论：应用直方图增强方法处理颈髓MRIT2加权图像，在图像暗区细节表现和图像低噪声水平上，直方图规定化明显优于直方图均衡化和自适应直方图均衡化。     

脂肪肝的超声直方图像定量分析

本文利用Ｂ超直方图功能，对５０３例正常人及３２１例脂肪肝患者进行灰阶值的测量，获得正常人及不同程度脂肪肝的肝脏灰阶值，为脂肪肝准确分型及对疗效的观察，提供了客观依据及量化指标。     

基于超声图像的直方图分析在睾丸良恶性病变鉴别诊断中的价值

目的 探讨基于超声图像的直方图分析在睾丸良恶性病变鉴别诊断中的可行性和价值。方法 回顾性分析经病理证实的70例睾丸病变患者的超声图像,根据病理结果分为良性组(23例)和恶性组(47例)。基于超声医师手工勾画的感兴趣区进行直方图分析,计算均值、方差、偏度、峰度、不同百分位数(P₁、P₁₀、P₅₀、P₉₀、P₉₉)。对良恶性组的直方图参数进行比较,并用多因素Logistic回归分析筛选独立影响因素。绘制受试者工作特征(ROC)曲线评价直方图参数的鉴别诊断效能。结果 良性组的方差、偏度、P₉₉明显高于恶性组(P<0.05);P₁₀、P₅₀明显低于恶性组(P>0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,方差及偏度是鉴别睾丸良恶性病变的独立影响因素。ROC曲线结果显示,方差、偏度、P₁₀、P₅₀、P₉₉鉴别诊断的曲线下面积(AUC)为0....     

超声直方图对脂肪肝的诊断及分度

目的 研究超声直方图对脂肪肝诊断及分度的价值.方法 正常组与轻度、中-重度脂肪肝组研究对象各30位,超声测量肝脏、肾脏、脾脏及右肝静脉(RHV)感兴趣区域的直方图M值,并分析不同部位间直方图M值的比值.结果 ①右肾前方肝组织与肾脏(AntK)直方图M值的比值在正常组与轻度、中-重度脂肪肝组的差异有统计学意义(P<0.05),RHV前方肝组织与RHV(AntV)直方图M值的比值在正常组与中-重度脂肪肝组以及轻度与中-重度脂肪肝组的差异有统计学意义(P<0.05);②0.97、0.78分别作为超声对脂肪肝诊断及分度时AntK、AntV直方图M值比值的临界值,其灵敏度分别为80.00%、80.00%;特异度分别为85.00%、70.00%.结论 AntK、AntV直方图M值的比值可作为脂肪肝超声诊断及分度的参考指标.     

基于图像中值的Sigmoid函数自适应X线图像增强

目的：改善医学图像质量,使低对比度的图像得到增强。方法：针对数字X线医学图像的特点,提出一种基于图像中值的非线性变换函数的增强处理方法。结果：在变换函数中引入可调节的参数,实现了对X线图像的自适应增强。结论：本文算法将低对比度图像拉伸到一个较大的亮度动态范围,提高了对比度,增强了图像细节信息,是一种有效的对比度增强方法。     

基于多尺度形态学的医学图像局部对比度增强

目的：寻找一种更精确有效的医学图像局部对比度增强方法，解决磁共振图像中常出现的局部对比度不足问题。方法：在对已有算法研究的基础上。提出了新算法。新算法的特点是：形态学运算采用了非对偶运算，对比度扩展运算采用加法运算代替乘法运算。为避免灰度偏差，提出了条件归一方法。结果：用实用磁共振图像和模拟实验对新算法进行了测试。新算法在精度、运算速度及对噪声的敏感性方面都优于已有同类算法。结论：利用形态学非对偶运算能够以更精确的方式实现局部对比度增强，灰度级偏差可以通过归一化方法消除。     

基于多尺度形态学的医学图像局部对比度增强

目的:寻找一种更精确有效的医学图像局部对比度增强方法,解决磁共振图像中常出现的局部对比度不足问题。方法:在对已有算法研究的基础上,提出了新算法。新算法的特点是:形态学运算采用了非对偶运算,对比度扩展运算采用加法运算代替乘法运算。为避免灰度偏差,提出了条件归一方法。结果:用实用磁共振图像和模拟实验对新算法进行了测试。新算法在精度、运算速度及对噪声的敏感性方面都优于已有同类算法。结论:利用形态学非对偶运算能够以更精确的方式实现局部对比度增强,灰度级偏差可以通过归一化方法消除。     

Fast OCT image enhancement method based on the sigmoid-energy conservation equation

Optical coherence tomography (OCT) is an important medical diagnosis technology, but OCT images are inevitably interfered by speckle noise and other factors, which greatly reduce the quality of the OCT image. In order to improve the quality of the OCT image quickly, a fast OCT image enhancement method is proposed based on the fusion equation. The proposed method consists of three parts: edge detection, noise suppression, and image fusion. In this paper, the improved wave algorithm is used to detect the image edge and its fine features, and the averaging uncorrelated images method is used to suppress speckle noise and improve image contrast. In order to sharpen image edges while suppressing the speckle noise, a sigmoid-energy conservation equation (SE equation) is designed to fuse the edge detection image and the noise suppression image. The proposed method was tested on two publicly available datasets. Results show that the proposed method can effectively improve image contrast and sharpen image edges while suppressing the speckle noise. Compared with other state-of-the-art methods, the proposed method has better image enhancement effect and speed. Under the same or better enhancement effect, the processing speed of the proposed method is 2 ∼ 34 times faster than other methods.     

基于小波变换的医学超声图像去噪及增强方法

目的探求一种基于小波变换的医学超声图像去噪及增强方法。方法提出了一种基于小波分析理论的医学超声图像噪声的综合抑制方法,首先对医学超声图像进行对数变换,将乘性噪声变成加性噪声;然后进行多尺度小波变换,将图像分解成一系列不同尺度上的小波系数,对变换后不同尺度的高频子图像进行非线性小波软阈值处理,阈值处理后的高频子图像进行增强;最后,经小波逆变换和指数变换恢复去噪后图像。结果原图像中斑纹噪声被有效去除,图像边缘细节得以保留。结论该方法可有效保留细节信号,极大限度地去除斑纹噪声。     

基于区域生长超声图像分割血管边界反映血管病变

背景：通过分析超声血管图像能反映血管的病变情况。目的：采用区域生长理论对超声图像进行图像分割,分析边界点的相对位移。方法：先对视频图像分帧,将动态图像转换为静态图像,采用Gabor滤波、自适应直方图量化去除超声图像噪声,然后运用区域生长法对图像做分割,接着通过开闭运算、sobel算子检测图像边界,最后提取出两条血管边界。结果与结论：通过Gabor滤波、区域生长法等手段,得到了比较好的分割结果。区域生长法在处理速度上满足了实时性要求,具有一定的通用性。并且通过分析边界点的相对位移曲线,一定程度上反映血管的病变。