为实现医学图像中感兴趣区域辨识度的增强．针对医学图像中CT图的特点提出一种增强算法(Rough Computed Tomography Algorithm，RCTA)．算法以粗糙集(Rough Sets，RST)中不可分辨关系理论为基础，根据医学图像中不同的人体组织对应不同的CT值的特点，来定义等价关系，从而将医学图像划分为不同区域，然后对感兴趣区域灰度值保持不变，对其他区域的灰度值作最大化／最小化处理．用RCTA对临床300余张肺部医学图像进行了实验，最后，使用DSM(Distribution Sepa

【word】 利用Photoshop进行数字医学图像增强处理的实践

分析研究了基于小波变换的图像增强原理和方法,对 X线医学图像进行3层小波分解,得到各层 的小波系数;采用不同的增强算法对不同层次的小波系数进行处理;利用处理后的小波系数进行小波逆变 换,得到增强后的图像。实验结果表明该方法的增强效果明显优于直方图均衡化方法,既提高了图像的整 体对比度,又突出了图像的局部细节,同时还抑制了噪声。

为实现医学图像中感兴趣区域辨识度的增强.针对医学图像中CT图的特点提出一种增强算法(Rough Computed Tomography Algorithm,RCTA).算法以粗糙集(Rough Sets,RST)中不可分辨关系理论为基础,根据医学图像中不同的人体组织对应不同的CT值的特点,来定义等价关系,从而将医学图像划分为不同区域,然后对感兴趣区域灰度值保持不变,对其他区域的灰度值作最大化/最小化处理.用RCTA对临床300余张肺部医学图像进行了实验,最后,使用DSM(Distribution Separation Measurement)对RCTA与其他3种常用的增强算法进行量化对比.结果表明:RCTA对医学图像感兴趣区域辨识度的增强,有较好的效果.

MATLAB在医学图像增强中的应用.pdf

基于直方图的X线医学图像增强及Matlab实现.pdf

医学图像增强 dr

为了协助医务人员更正确、更容易地诊断疾病，医学图像增强变成了一种重要的研究领域。文中提出了一种结合小波变换和同态滤波方法进行图像增强的方法，利用 Mallat 算法对医学图像进行处理，分解后的高频分量采用改进的非线性变换和直方图均衡化进行处理，把处理后的高频分量和低频分量进行重构；对重构后的医学图像进行同态滤波增强。通过多次实验表明，与其他传统的图像增强方法结果相比，所提方法较好地保留了图像的边缘和轮廓，增强了图像细节和各种轮廓，视觉效果比较好。

医学图像处理和分析在对疾病的成像诊断中起到辅助医生确定病变局域的重要作用。但是由于人体的组织密度极其复杂，由于各种不良因素的影响，从而导致医学图像（尤其是X射线医学影像等）普遍存在对比度低、动态范围窄、强度分布不对称、边缘不清晰等问题。针对上述问题，结合医学图像特点和光照估计模型提出一种基于Canny算子加权引导滤波的Retinex（CWGFR）医学图像增强算法。首先，利用Canny边缘检测算子准确估计加权引导滤波器的边缘权重并通.过加权引导滤波器对光照进行估计，从而得到入射光分量；然后根据Retinex算法原理计算出反射光分量，即log域上的增强图像；最后对图像进行量化处理，增强其图像对比度从而得到输出图像。对比实验结果表明，论文算法在提高图像对比度的同时，具有更高的边缘保持特性，能够凸显图像细节信息，有效消除“光晕”伪影。