1 河北工业大学人工智能与数据科学学院, 天津 300401
2 河北省大数据计算重点实验室, 天津 300401
在影像医学图像的诊断中,为了能更好地挖掘出尽可能多的决策信息,需要对图像进行有效的图像增强,而传统的医学图像增强算法具有噪声和模糊性的缺点,因此,提出一种基于剪切波和改进Pal-King算法的图像增强算法。首先利用剪切波变换将图像分解为高频和低频两部分,然后通过自适应阈值去噪的方法对图像进行有效去噪,再使用剪切波反变换重构图像,最后,使用Pal-King算法对图像进行对比度增强,以突出图像的细节信息。为了验证算法的有效性,利用自建图片库将本文算法与剪切波、分数阶微分以及改进的Pal-King增强方法进行比较,结果表明,本文算法处理的图像在增强效果和对比度方面都有了显著的提高。
图像处理 医学图像增强 剪切波变换 自适应阈值 Pal-King算法 分数阶微分 激光与光电子学进展
2019, 56(3): 031006
1 河北工业大学人工智能与数据科学学院, 天津 300401
2 河北工业大学电气工程学院, 天津 300401
3 河北省大数据计算重点实验室, 天津 300401
研究了分数阶微分及其掩模算子的特性,提出了一种新的基于局部二进制模式方差(LBPV)的分数阶微分的图像增强算法,运用LBPV理论对图像进行了特征提取,构建了更加有效的分数阶掩模模板。实验结果表明,与现有的分数阶微分图像增强算法相比,所提算法在增强图像的纹理和细节信息上具有良好的效果。
图像处理 图像增强 分数阶微分 掩模算子 局部二进制模式方差 激光与光电子学进展
2019, 56(9): 091006
