位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于PCNN图像因子分解的X线医学图像增强
  • 期刊名称:中国图象图形学报A
  • 时间:0
  • 页码:21-26
  • 语言:中文
  • 分类:TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]兰州大学信息科学与工程学院,兰州730000
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60872109).
  • 相关项目:脉冲耦合神经网络的完善性探索及其应用研究
中文摘要:

提出一种基于人眼视觉特性和改进的PCNN图像因子分解的X线医学图像增强算法。利用一种改进的PCNN图像因子分解算法对图像进行因子分解,得到细节程度由粗糙到精细的一系列图像因子。分别对各层图像因子平滑滤波获得图像因子增益矩阵,根据图像因子的局部对比度是否达到由人眼视觉特性得到的对比度阈值进行自适应调节增益矩阵,对每层图像因子增强后重构即可得到增强图像。经过对不同X线医学图像进行实验仿真,并对比一些常用图像增强算法,取得了较好的增强效果。

英文摘要:

An algorithm for medical X-ray image enhancement based on human visual properties and improved PCNN image factorization is proposed. Using the improved image factorization algorithm, an image is decomposed into a set of image factors which are ordered from coarse to fine in details. Each factor is separately smoothed to obtain a gain matrix and then the matrix is adjusted adaptively according to whether its local contrast reaches the contrast threshold resulting from human visual properties. The enhanced image is reconstructed from the enhanced factors. Through simulations to different medical X-ray images, a better effect is achieved compared with common image enhancement methods.

同期刊论文项目
期刊论文 29 会议论文 5 专利 3 著作 1
同项目期刊论文