基于后小波變換的改進(jìn)醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)算法研究.pdf

1、本文分析了近年來(lái)國(guó)內(nèi)外出現(xiàn)的后小波圖像去噪增強(qiáng)算法，根據(jù)它們的缺點(diǎn)提出了新的改進(jìn)算法?？紤]到小波變換不能夠理想逼近圖像的曲線，本文引入了輪廓波變換替代小波變換，使其分解后的系數(shù)更加稀疏，直接提高了去噪增強(qiáng)效果。在去噪過(guò)程中，大部分算法著重改進(jìn)閾值與閾值函數(shù)的構(gòu)造，卻忽視了對(duì)去噪結(jié)果的再次處理。對(duì)此，首先分別改良了閾值與閾值函數(shù)，并把它們推廣至輪廓波域。之后，使用多次平移取均值的方法進(jìn)行再次處理，有效改善了圖像去噪帶來(lái)的失真現(xiàn)象。在增強(qiáng)過(guò)

2、程中，大部分算法使用全局增益函數(shù)，增益效果一般。對(duì)此，本文結(jié)合低頻子圖和高頻子圖的特點(diǎn)，提出了兩種不同的增益函數(shù)分別進(jìn)行增強(qiáng)，增強(qiáng)后的圖像噪聲被有效抑制并且紋理更加清晰。使用Matlab進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，對(duì)乳腺X射線圖進(jìn)行增強(qiáng)，對(duì)比了直方圖方法、拉普拉斯方法、改進(jìn)小波方法和傳統(tǒng)輪廓波方法，本文方法增強(qiáng)效果最好。得出的結(jié)果圖亮度和整體對(duì)比度都有提高，整體上適合人眼觀察；細(xì)節(jié)部分得到增強(qiáng)，能清楚地觀察鈣化點(diǎn)的輪廓，并且沒(méi)有出現(xiàn)白色陰影，乳腺紋理

3、也很清晰。
　　運(yùn)用方塊波對(duì)圖像進(jìn)行分解，能量最為集中，稀疏性最好。但運(yùn)用方塊波去噪，結(jié)果圖中會(huì)產(chǎn)生不良的方塊現(xiàn)象。本文在分析方塊波構(gòu)造的基礎(chǔ)上，針對(duì)這一缺陷，引入遞歸平移方法，有效消除了圖像中的模糊塊。為防止遞歸平移方法“過(guò)扼殺”系數(shù)，構(gòu)造了相匹配的窗口函數(shù)。使用matlab進(jìn)行仿真，對(duì)頭部核磁共振圖進(jìn)行去噪，對(duì)比小波方法、改進(jìn)小波方法、改進(jìn)輪廓波方法、傳統(tǒng)方塊波方法，本文算法去噪效果最好。去噪結(jié)果的PSNR值最高，有效地去除了