基于模糊理论的医学图像增强算法研究

发布时间：2017-12-06 02:05

  本文关键词：基于模糊理论的医学图像增强算法研究

  更多相关文章： 医学图像增强 模糊理论 模糊熵 变分偏微分方程 信息测度

【摘要】：医学影像技术以经济、高效、无创等优点在现代医学的发展和临床疾病的诊断与治疗中发挥着重大作用。然而由于各种因素的影响,不论何种医学成像设备得到的影像,均会不同程度地受到噪声干扰,并表现出细节模糊、对比度低、视觉效果差的现象,影响医生诊断病情,因此医学图像增强显得尤为重要。医学图像本质上具有模糊性,这种模糊性不能用精确的数学语言描述,而模糊系统在表达不确定的、模糊信息中占有很大优势。本文在讨论已有增强算法的基础上,针对其缺点提出了改进算法,实验表明本文算法在细节增强和噪声抑制方面有一定的优越性。主要内容安排如下:1.简要概括了国内外已有图像增强算法的发展现状,论述了模糊理论在解决图像增强问题中的重要性,进一步阐述了模糊理论在图像增强中的应用。2.基于偏微分方程的图像增强方法多是将图像从灰度域变换到梯度域,通过梯度值的大小判断不同像素点的特征,并设计自适应的扩散系数,但是梯度对噪声比较敏感,也不能很好地分辨图像平滑区和细节区。本文针对这一缺点,在考虑图像模糊性的基础上提出了基于模糊熵和变分偏微分方程的医学图像增强算法,首先将图像映射到模糊域,用模糊域梯度代替灰度梯度;然后,构造了反映图像灰度值空间变化率的模糊熵,根据模糊熵自适应地确定梯度的扩散系数;最后,用变分法重建出图像,再变换到灰度域得到增强后的图像。对医学图像进行仿真实验,结果表明改进方法能够更好地分辨图像平滑区和细节区,并能在一定程度上抑制噪声。3.提出了基于信息测度的自适应模糊对比度增强算法。本章分析了现有的模糊对比度增强算法的不足,并在此基础上引入了信息测度来定量描述边缘点所具有的三个特征,从本质上区分边缘点和噪声点,因而新算法具有较好的抗噪性。而且本章算法在图像模糊域定义了基于信息测度的对比度函数,并根据图像的局部信息测度自动确定对比度的放大倍数,得到修正后的隶属度值;并将隶属度逆映射回图像灰度域得到增强后的图像。实验表明该方法对图像的边缘及弱边缘较为敏感,能有效地增强图像细节,并抑制噪声干扰。
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41;O159

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本文编号：1256953