基于自适应分数阶微分的医学图像增强算法

发布时间：2018-06-10 13:16

  本文选题：图像增强 + 分数阶微分　； 参考：《计算机应用研究》2017年12期

【摘要】：针对图像增强过程中,分数阶微分的阶数往往由经验或大量的实验来选择较优的值,不能实现自适应性,没有充分发挥分数阶微分的优良特性的问题,提出了一种基于图像局部梯度、信息熵和方差三个与图像纹理相关的参数的自适应分数阶微分图像增强算法,并应用于一些相关的医疗图像中。依据信息熵和平均梯度等纹理分析的定量评定标准,对增强后的图像进行实验比较分析。实验结果表明,相对于所比较的算法,自适应分数阶微分算法能够在增强图像的边界和纹理部分的同时,保留平滑区域的信息细节,同时获得较好的视觉效果。
[Abstract]:In the process of image enhancement, the order of fractional differential is often selected by experience or a large number of experiments, which can not achieve self-adaptation, and does not give full play to the excellent properties of fractional differential. An adaptive fractional differential image enhancement algorithm based on three parameters related to image texture including local gradient information entropy and variance is proposed and applied to some medical images. According to the quantitative evaluation criteria such as information entropy and average gradient, the enhanced images are compared and analyzed experimentally. Experimental results show that the adaptive fractional differential algorithm can not only enhance the edge and texture of the image, but also preserve the information details of the smooth region, and obtain a better visual effect.
【作者单位】： 广西民族大学理学院;重庆邮电大学自动化学院;
【基金】：重庆市基础科学与前沿技术研究资助项目(cstc2015jcyj BX0124)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2003353