基于Retinex的病理圖像增強方法的研究與實現(xiàn).pdf

1、近年來，隨著信息科學、醫(yī)療技術(shù)、傳感器技術(shù)以及計算機輔助技術(shù)的快速發(fā)展，使得各類醫(yī)學圖像的獲取成為可能，這對于醫(yī)生分析病情和輔助診斷起到了非常重要的作用。但是由于受光照條件、噪聲、以及數(shù)據(jù)采集設(shè)備等因素的影響，導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降，低對比度和高噪聲是影響醫(yī)學圖像質(zhì)量的主要因素。但是，病理圖像包含比普通圖像更高層次的信息，對病理圖像增強質(zhì)量的好壞直接決定了臨床中的下一步診斷結(jié)果。為了給醫(yī)生提供更為清晰、準確的醫(yī)學圖像，為后續(xù)的醫(yī)學圖像處理與分

2、析等高層次處理提供良好支持，本文開展了病理圖像增強方法的研究。
　　針對病理圖像的特性，本文對現(xiàn)有的一些圖像增強理論進行了深入的研究，并取得了幾點改進和創(chuàng)新。首先本文改進了多尺度Retinex(Multi-Scale Retinex，MSR)算法，提出了自適應(yīng)多尺度Retinex（Adaptive Multi-Scale Retinex，AMSR）算法，提升了圖像的整體亮度，降低了亮白區(qū)域的“過增強現(xiàn)象”，但該算法存在陰影區(qū)域的細

3、節(jié)部分增強不明顯和邊緣模糊的問題。針對以上問題，本文將小波變換引入到自適應(yīng)多尺度Retinex算法中，又提出了小波域自適應(yīng)多尺度Retinex（Wavelet AdaptiveMulti-Scale Retinex，WAMSR）算法進行圖像增強。本文所提出的WAMSR算法不僅避免了過亮的拉伸原圖像的亮白區(qū)域，還能很好地凸顯圖像細節(jié)信息，在保持原有圖像顏色信息的同時，圖像增強后更加清晰保真。
　　針對以上算法，本文都進行了大量的實驗