数字图像增强中灰度变换方法在乳腺X线片中的应用

图像增强技术作为一种基本的图像处理技术,其目的是对原始图像进行加工,得到视觉效果更好更有用的图像.乳腺X线片是当今早期诊断乳腺癌的有效手段,但由于人体肉眼分辨能力有限以及人为疏忽等原因,其中有很大一部分诊断信息没有被人们所利用,因此对乳腺X线片进行增强处理很重要.本文在讨论包括线性变换、非线性变换和直方图均衡化三种用于图像增强灰度变换方法基础上,利用MATLAB编程实现相关算法,将其用于乳腺X线片的处理.结果表明,以上三种灰度变换方法均提高了图像的对比度,改善了图像的显示效果.上述三种灰度变换方法应用于临床,均将有利于医生进行微钙化点检测和疾病诊断.     

基于灰度对比和自适应小波变换的X射线图像增强

背景:X射线检查作为常规的检查方式得到了广泛的应用,然而由于现有技术的局限性,使得X射线图像往往具有灰度对比度低和噪声影响等缺点,因此,现有的X射线图像往往达不到医生的要求。目的:增强和去噪处理对比度较低且含有噪声的X射线图像,以达到易于医生理解和识别的目的。方法:针对空间域处理和变换域处理增强X射线图像的不足,提出了基于灰度对比和自适应小波变换的X射线图像增强算法。首先,选择需要增强和减弱的灰度范围,并根据八邻域灰度对比增强算法对X射线图像进行灰度变换,并用中值滤波算法对图像进行平滑;然后,对X射线图像进行小波分解,并运用相邻分解层之间相关系数的大小来确定细节信号和噪声。结果与结论:应用了灰度对比和自适应小波变换相结合的X射线图像增强算法,把基于空间域增强的方法和基于变换域的方法有机地结合起来,比传统的单一增强方法更为优越。实验结果证明它能自适应地增强X射线图像的灰度对比,使得图像细节的显示更加清晰,同时在一定程度上去除了噪声的干扰,对于灰度对比度较低的图像效果更加明显。     

胸片透视图像一致性增强研究

本文针对胸片透视图像的灰度特征,通过研究局部区域划分和三线段灰度变换各节点的调节作用,给出了无需参数调节的胸片一致性图像增强方法.通过对正常胸片和SARS胸片的实际应用,表明该方法可提高整体图像各细节的清晰度,并可应用于大部分胸片透视图像的处理,因此方便、快捷.     

一种改进CLAHE算法在医学试纸条图像增强中的应用

在图像对比度增强算法中,结合自适应直方图均衡化和对比度受限两项技术的对比度受限自适应直方图均衡化算法(CLAHE)是一种常用的低对比度图像增强算法。为了解决快速诊断试剂中的过敏原检测试纸条图像对比度低的问题,尝试给出一种改进的CLAHE图像增强新算法。新算法在传统的CLAHE算法的基础上,通过引入一个自适应参数T来自动调整图像每个子块的像素点重新分配的范围,从而达到增强图像细节的目的。通过对过敏原检测试纸条图像增强的实验对比分析,表明改进后的CLAHE算法可有效地改善该类医学试纸条图像的增强视觉效果,为后续医学试纸条的分割和识别奠定基础。与此同时,以图像均方根对比度为定量统计依据,与传统CLAHE算法的结果比较得出:改进的CLAHE算法明显提高图像均方根对比度,传统的CLAHE算法平均提高原图像均方根对比度1～2倍,而改进的CLAHE算法平均提高3～4倍,进一步验证新算法是一种对过敏原检测试纸条图像增强更为有效的方法。     

眼底图像增强及评价

针对视网膜眼底图像的特点,提出一种新的增强方法。首先进行形态学高帽变换以弱化背景、校正非均匀光照,然后运用有限对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)拉伸对比度,增强灰度动态范围,最后使用二维匹配滤波增强图像中有重要临床诊断意义的细节并抑制噪声。在DIARETDB0数据库中进行实验,并利用一种新的无参考图像评价方法对多种增强效果进行客观比较。结果表明,该方法对正常和病变图像都能有效地弱化背景,增强对比度,对视网膜眼底图像的细节增强效果也同样显著,大大提高了图像质量。     

用于脂肪肝分级诊断的超声图像增强算法

提出一种针对脂肪肝分级诊断的超声图像增强算法,提高超声图像对脂肪肝的分级诊断能力。通过分析正常肝和不同程度脂肪肝在超声图像上的表现特点,本研究提出了一种将灰度的分段线性变换方法和改进的局部对比度增强方法相结合的图像增强方法,该方法首先通过灰度分段线性变换处理来凸显图像的脂肪肝特征,然后利用改进的局部对比度增强处理来增强图像的细节,提高图像的整体质量。应用该方法分别对正常肝和轻度、中度以及重度脂肪肝超声图像进行增强处理并对比原图像,结果表明,增强后图像的脂肪肝特征更加凸显,图像细节得到了提高,不同程度脂肪肝图像之间的差异更明显,具有更好的脂肪肝诊断信息。本研究提出的方法可提高超声图像分级诊断脂肪肝的能力,具有一定的实际应用价值。     

基于Retinex理论的眼底彩色图像增强算法

眼底彩色图像存在亮度低、对比度差、局部细节丢失等问题,分析已有Retinex图像增强方法存在的问题,在此基础上提出一种改进的基于Retinex理论的眼底彩色图像增强方法。首先提取亮度分量,对亮度通道进行多尺度Retinex增强,改进将图像映射到显示器上的gain/offset 算法以及颜色恢复方法,最后对具有亮度信息的红色通道进行恢复。为验证方法的有效性,以DIARETDB0眼底图像数据库为研究对象,并与多尺度Retinex(MSR)、带色彩恢复的多尺度Retinex(MSRCR)、直方图均衡化(HE)、对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE) 4种经典增强算法进行比较。结果表明,所处理的图像在色彩保护、血管对比度的提升以及图像细节的增强方面比其他图像增强方法有更好的效果,信息熵提高5%～7%,峰值信噪比(PSNR)比传统方法提高1～2倍,客观评价指标明显优于当前常用的眼底图像增强方法,对进一步眼底图像的识别具有重要的意义。     

基于非线性反锐化掩膜的DR图像边缘增强

目的:对数字化X线摄影图像(DR)进行边缘增强处理能为临床医生提供更丰富的诊断信息,对帮助临床医生诊断疾病,特别是发现早期病灶具有重要的意义。为此,本文提出了一种基于非线性反锐化掩膜的DR图像边缘增强算法。方法:首先,应用S型曲线调整图像的对比度和亮度,扩展图像的有用信息,提高图像对比度,以突出感兴趣区域;然后,使用非线形反锐化掩模进行边缘增强,根据图像的灰度特性来调节具有增强作用的加权因数,可非线性地增强影像的边缘细节。结论:本文利用非线形反锐化掩模对DR图像进行了边缘增强,突出了图像的边缘细节,为临床诊断提供了实用的边缘增强效果。     

两种数字化影像信息检测系统图像质量与辐射剂量的比较研究

目的 对比研究平板探测器和影像板两种数字化影像信息检测系统图像质量与辐射剂量的关系.方法 应用DR和CR系统分别对对比度一细节体模(CDRAD2.0)进行不同辐射剂量的曝光成像.记录每次曝光的模体表面辐射剂量,将所获取的影像用CDRAD2.0评估软件分析计算图像质量因子反数值IQFinv,并应用Spearman相关性检验和Wilcoxon秩和检验进行分析,比较两种数字化影像信息检测系统图像质量与辐射剂量的差异.结果 在管电流量不同mAs时,DR系统的IQFinv值与CR的IQFinv值差异有统计学意义(P<0.05).结论 辐射剂量相同时,平板探测器对于低对比度细节的检测能力优于影像板;在获得相同的图像质量时,与CR相比应用DR大大降低了被检者辐射剂量.     

基于SMDC连接代价算子的肺血管分割算法研究

针对CT肺图像中的血管分割,提出一种基于SMDC连接代价算子的分割方法。首先设计一种背景填充技术,对灰度变换范围有选择性地收缩或拉伸,有效地消除背景噪声对血管分割的影响,然后应用SMDC连接代价算子对肺部区域进行分割,最后用实验证明了该方法的有效性。相似度分析表明自动与手工分割结果吻合率高于95%,并能较好地保留细节。     

超声医学图像滤波和对比度增强新方法

较低的对比度和独有的speckle噪声是影响超声医学图像质量的主要原因,本研究利用各向异性扩散滤波,在去除图像中大量噪声的同时,计算滤波过程中图像信息的丢失,从而得到对比度增强模型中的对比度函数,并利用对比度增强模型达到图像对比度增强的目的。实验结果表明,与滤波后的直方图均衡化后结果相比,不仅能够有效地去除图像中的噪声,也能明显提高图像对比度。因此,本文方法是提高超声医学图像质量的一种有效途径。     

基于人眼视觉特性的多尺度DR图像增强方法

为了在增强对比度的同时又能较好地表现细节,我们提出了一种基于人眼视觉特性的多尺度图像增强方法,该方法在对数域进行图像的高低频分离,并对两部分分量分别进行直方图均衡和局部增强处理。此方法结合了直方图均衡和局部增强算法的优点,增强后的DR图像效果较好。     

小波变换在医学图像增强的应用

利用小波变换对MRI医学图像进行增强处理，使原图像中较模糊、对比度差的细节得到增强，其纹理清晰，处理结果优于传统的直方图均衡和Laplace锐化等图像增强方法。     

基于小波分析的MRI图像对比度增强

针对MRI影像经常出现的正常组织和病态组织之间对比度不清的问题,文中采取基于小波变换的非线性的图像增强算法.实验结果表明,此增强方法能够在增强图像微小细节的同时避免噪声过增大,使结果图像具有很好的视觉效果.因此本文方法有效而实用.     

用于乳腺肿瘤分级诊断超声图像增强的算法

为提高乳腺肿瘤分级诊断的能力,提出一种基于超声信号用于乳腺肿瘤分级诊断的图像增强算法。通过分析良性和不同恶性程度肿瘤的超声图像的特征差异,提出了一种将灰度的动态变换方法和利用局部标准差及熵特征相结合的办法,对图像对比度进行增强处理,增强了乳腺超声图像的细节,提高了图像质量。该算法可对良性、恶性肿瘤等不同超声图像进行增强处理,使得图像之间差异更加明显,为临床医生分级诊断提供更加清晰的图像,具有一定的实际应用价值。     

基于小波变换结合其他预处理方法的周围型早期肺癌CT图像增强研究

探讨增强早期肺癌CT图像的方法.采用小波变换增强图像细节的方法,根据图像特点,同时结合对比度自适应直方图均衡化或(和)自适应滤波去噪法,对10位早期周围型肺癌患者的50张CT图像进行增强.结果表明,处理后图像中肺内结节的边缘锐利、内部密度清晰、周围征象(如胸膜凹陷征等)清楚;各组织器官边缘清晰、层次明显,肺纹理清晰度增加.尤其是低对比度图像,处理后图像质量有较明显提高.基于小波变换结合其他预处理方法,对早期肺癌的CT图像进行增强,可为同类研究提供一定的参考.     

基于MATLAB的乳腺钼靶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乳腺钼靶图像质量的效果.方法 基于MATLAB编程,分别采用直方图均衡化(HE)、直方图规定化(HS)和对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)对乳腺钼靶图像进行增强处理;利用峰值信噪比(PSNR)客观评价图像的噪声水平.结果 HE对图像对比度的增强效果一般,图像细节反而有所下降;HS可选择匹配直方图函数的类型,从而选择性增强所需灰度范围,但图像噪声水平在三种方法中最高;GLAHE能很好地增强图像各部分的对比度,且图像噪声水平最低.结论 应用直方图增强方法处理乳腺钼靶图像,在图像噪声水平和灰度增强上,CLAHE明显优亍HE和HS.     

基于多尺度形态学的医学图像局部对比度增强

本文提出了一种高效的、高精度的适合于医学图像增强方法.本研究表明,使用暗特征增强图像会使图像丢失一些细节,加强小尺寸特征会放大噪声,所以仅使用白tophat变换,从递归开运算后图像中提取特征.为解决非对偶运算引起的图像亮度偏差问题,作者提出了条件归一方法.新算法主要特点是形态运算采用非对偶运算,对比度拉伸运算采用加法代替乘法运算.用本算法对MR图像进行了测试,并与已有基于多尺度形态学方法进行比较.实验结果表明,这种算法可以更有效地增强图像的局部对比度,对噪声不敏感,处理后图像精度更高.与以前形态学方法相比,本文方法仅需使用其四分之一特征层就可实现局部对比度增强,从而大大减少了运算量.     

用两种体模作CT性能检测的对比研究

本文介绍使用两种不同的标准体模(AAPM体模和RMI461A体模),对3台新安装的CT设备作性能检测,把两组实验数据进行双边对比研究.结果:大多数性能项目,包括高对比度分辨率、影像均匀性和噪声、层厚偏差和CT值线性等的测量数据有较好的一致性.发现低对比度分辨率的测量值存在明显差异,可能是体模(插件)长期受X线照射,化学效应引起材料CT值漂移及本底对比度升高所致,需要用对比度-细节反比关系校正.本文还就当前CT性能检测的若干技术问题,包括检测方法与评价标准的改进等进行探讨.     

“新医科”背景下医学图像处理教学软件的研究与开发

针对“新医科”背景下医学图像处理课程所面临的形势和教学现状,开发了与其教学过程高度契合的医学图像处理教学软件,该教学软件可实现医学图像的线性灰度变换、开窗显示、缩放、旋转、镜像、中值滤波、微分锐化、边缘检测、直方图获取和直方图均衡,并可在一定范围内调节线性灰度变换、开窗显示、缩放、旋转、中值滤波、微分锐化、边缘检测的参数,同时用不同算法实现了医学图像的缩放功能。该教学软件用于包头医学院医学图像处理课程理论与实验教学中,可提高学生学习的主动性和积极性,能强化学生对放射技师考点知识的理解,为后续课程的学习打下坚实基础,最终实现“新医科”背景下包头医学院医学影像技术专业“医工”“、医理”的深度交叉融合。