[發明專利]一種醫療影像圖像細節增強方法

有效

• 申請號: 201410409682.1
• 申請日: 2014-08-18
• 公開（公告）號: CN104182939B
• 公開（公告）日: 2017-02-15
• 發明（設計）人: 曲建明
• 申請（專利權）人: 成都金盤電子科大多媒體技術有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/50
• 代理公司: 成都金英專利代理事務所(普通合伙)51218
• 代理人: 袁英

1.一種醫療影像圖像細節增強方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：

S1：對每層圖像F_i(x,y)進行逐層高斯金字塔分解，得到下一層圖像F_i+1(x,y)和本層高頻信息fh_i(x,y)，其中，i為圖像層數，第一層圖像為原始圖像F₀(x,y)，計算過程為：

S101：采用拉普拉斯金字塔算法先對每一層輸入圖像進行高斯濾波：

F_i′(x,y)＝W(m,n)*F_i(x,y)

公式中，*表示卷積，W(m,n)高斯濾波模板；

S102：對F_i′(x,y)進行一次降2下采樣，得到下一層圖像F_i+1(x,y)：

F_i+1(x,y)＝F_i′(2x,2y)；

S103：對F_i+1(x,y)進行隔行插0上采樣，得到F_i″(x,y)：

S104：對F_i″(x,y)進行一次高斯濾波，即：

F_i″′(x,y)＝W(m,n)*F_i″(x,y)

S105：計算本層高頻信息fh_i(x,y)：

fh_i(x,y)＝F_i(x,y)-F_i″′(x,y)

S2：統計高頻圖像fh_i(x,y)每個像素周邊NxN模板的高頻系數平均值，得到第i層圖像高頻信息區域統計矩陣E_i(x,y)：

Ei(x,y)=Σ(i,j)∈B|fhi(x+i,y+j)|/9]]>

其中，B為坐標為NxN模板所包含的區域；

S3：統計低頻圖像每個像素周邊NxN模板的低頻系數平均值，得到第i層圖像低頻信息區域統計矩陣I_i(x,y)：

Ii(x,y)=Σ(i,j)∈B|Fi′′′(x+i,y+j)|/9]]>

其中，F_i″′是S1中計算得到的每一層的低頻圖像系數，B為坐標為NxN模板所包含的區域；

S4：重復S1～S3進行逐層分解，并計算得到每一層的數據信息，直到分解到所要求的分解級數；

S5:對每層高頻圖像fh_i(x,y)進行指數增強算法，輸出增強后的圖像fh_i′(x,y)＝G(fh_i′(x,y))，其中G(x)表達式如下：

G(x)=al·k·xx≤X0al·x|x|(|x|M)PX0<x≤Mal·xother]]>

其中，a_l為不同層的增強系數，k,p為固定常數，X₀和M為像素閾值；

S6：將fh_i′(x,y)按照高頻信息區域統計矩陣E_i(x,y)進行增強，得到再次增強后圖像fh_i″(x,y)，增強公式如下：

fhi′′(x,y)=R(fhi′(x,y))=a·fhi′(x,y)T1<Ei(x,y)<t2fhi′(x,y)others]]>

當fh_i′(x,y)所在臨域的高頻能量E大于T1且小于T2時，對高頻系數做增強處理(a>1)，能量小于T1時，所處區域平滑，不做細節增強處理，避免對噪聲進行增強，大于T2時，圖像細節已經足夠清晰，也不做處理；

S7：將fl_i(x,y)按照I_i(x,y)進行增強，得到增強后的低頻圖像fl_i′(x,y)，計算公式如下：

對于低頻圖像，當其所在臨域高頻能量E_i(x,y)小于T3時，說明像素所在圖像區域處于平緩區，此時對該像素進行平緩操作，用于提高圖像的層次感和圖像去噪，公式中b<1；

S8：對圖像進行重構：

將增強后的低頻和高頻圖像進行相加，得到這一層的輸出圖像：

FC_i(x,y)＝fl_i′(x,y)+fh_i″(x,y)

S9：將輸出圖像FC_i(x,y)上采樣，得到下輸入圖像fl_i-1(x,y)，計算過程為：

S901：將圖像FC_i(x,y)間隙插0，長寬放大一倍，得到圖像FC_i′(x,y)，計算公式如下：

S902：用高斯濾波模板對圖像FC_i′(x,y)進行濾波，得到低頻圖像fl_i-1(x,y)：

FC_i″(x,y)＝W(m,n)*FC_i′(x,y)

其中，符號“*”表示卷積，W(m,n)為高斯濾波模板；

S10：重復S6～S9，直到重構出頂層圖像FC₀(x,y)。