發(fā)布時間：2021-07-04 12:23

　　為了協(xié)助醫(yī)務(wù)人員更正確、更容易地診斷疾病,醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)變成了一種重要的研究領(lǐng)域。文中提出了一種結(jié)合小波變換和同態(tài)濾波方法進(jìn)行圖像增強(qiáng)的方法,利用Mallat算法對醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行處理,分解后的高頻分量采用改進(jìn)的非線性變換和直方圖均衡化進(jìn)行處理,把處理后的高頻分量和低頻分量進(jìn)行重構(gòu);對重構(gòu)后的醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行同態(tài)濾波增強(qiáng)。通過多次實(shí)驗(yàn)表明,與其他傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法結(jié)果相比,所提方法較好地保留了圖像的邊緣和輪廓,增強(qiáng)了圖像細(xì)節(jié)和各種輪廓,視覺效果比較好。 

【文章來源】：電子設(shè)計(jì)工程. 2020,28(24)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

4種增強(qiáng)效果比較（二）

重構(gòu)算法：其中，{hn-2k,gn-2k}是對應(yīng)于尺度函數(shù)和小波的濾波器。{h*n-2k,g*n-2k}分別為{hn-2k,gn-2k}的對偶濾波器。{aj(n1,n2)}表示低通分量，{dj1(n1,n2)}，{dj2(n1,n2)}，{dj3(n1,n)}分別表示高通分量。

同態(tài)圖像增強(qiáng)方法示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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