基于联合空域滤波的医学图像增强算法设计

发布时间：2024-12-07 01:08

　　 医学诊断的准确率依赖于图像识别的精准性,所以对医学图像前期处理的细节要求较严苛,尤其是包含了很多信息的图像边缘亟需增强。因此,选择将空间域的各种增强方法联合,应用于医学图像增强。即:将灰度变换扩展图像灰度范围,中值滤波去噪和一阶二阶算子检测图像边缘三者综合使用。实验结果表明,与单一的空域增强算法相比,该算法不仅有效地保留了医学图像中的纹理与细节,同时增强了医学图像的轮廓与边缘,使一些原本肉眼无法观测的细节显现,更有利于医护人员观察医疗图像中的病灶所在。

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【部分图文】：

图1 线性变换

根据上式可知，当，就可以扩展原始图像的灰度范围，提高图像的整体亮度、对比度与清晰度。2.2中值滤波

图2 算法流程框图

(4）对步骤（3）中所得图像进行一定程度的灰度变换，得到最终的增强图像。4实验结果与分析

图3 图像1增强情况

目前，医学上最常用的图像种类有以下4种，分别是X-射线成像（X-CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI）和超声波成像（UI）。其两者的应用尤为广泛。采用Matlab的图像处理工具箱进行仿真，选用2幅bmp格式的脑部MRI图像验证所设计的算法。这两幅图片处于同一幅完整的....

图4 图像2增强情况

图3图像1增强情况图3b为Roberts梯度算子的锐化结果，观察实验结果，可以看出此图的边缘轮廓基本都被提取。但仔细观察可以发现，在脑部两侧的耳朵位置的轮廓和内部的头骨细节都无法被提取；图3c为原始图像经过拉普拉斯增强算子锐化和中值滤波后的结果，克服了图3b的缺点，但整体亮度较....

本文编号：4014547