基于小波变换的医学CT图像质量增强

小波变换是一种用于信号处理和图像处理的数学工具，它可以将信号或图像分解成不同的频率分量。基于小波变换的医学CT图像融合可以提高图像质量、增强图像细节以及减少噪声[^1]。以下是基于小波变换的医学CT图像质量增强的实现步骤：

1. 对原始CT图像进行小波分解，得到不同频率的小波系数。

2. 对每个小波系数进行阈值处理，将低于某个阈值的系数置零。

3. 对经过阈值处理的小波系数进行小波重构，得到增强后的图像。

以下是Matlab代码实现：

% 读入原始CT图像，并转换为灰度图像
ct_img = imread('ct_image.jpg');
ct_img_gray = rgb2gray(ct_img);

% 进行小波分解
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(ct_img_gray, 'haar');

% 设置阈值
thr = 40;

% 对小波系数进行阈值处理
cAthr = wthresh(cA, 'h', thr);
cHthr = wthresh(cH, 'h', thr);
cVthr = wthresh(cV, 'h', thr);
cDthr = wthresh(cD, 'h', thr);

% 进行小波重构
ct_img_enhanced = idwt2(cAthr, cHthr, cVthr, cDthr, 'haar');

% 显示增强后的图像
imshow(ct_img_enhanced, []);