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.

X-ray enhancement based on gray-contrast and adaptive wavelet transform