自适应多尺度Retinex算法在OCT图像衰减补偿中的应用

"这篇论文提出了一种基于自适应多尺度Retinex算法的光学相干层析（OCT）图像衰减补偿方法，旨在解决OCT技术在深部组织成像时由于光衰减导致的图像对比度降低问题。通过自适应调节多尺度Retinex算法中的权重，该方法能有效补偿OCT图像的衰减，并增强组织内部细节的对比度。实验结果显示，该算法能显著提升图像的可视化对比度，对于组织内部信息的可视化具有积极意义。" 光学相干层析（Optical Coherence Tomography, OCT）是一种非侵入性的高分辨率成像技术，常用于生物医学领域，尤其是眼科和皮肤科，可以深入到组织内部进行微米级的结构成像。然而，随着成像深度的增加，光的衰减会导致图像的对比度下降，使得深层组织的特征难以辨识。针对这一问题，论文提出的自适应多尺度Retinex算法提供了一种解决方案。 Retinex理论是模仿人眼视觉系统的理论，它通过分离图像的光照和反射部分来增强图像的对比度。多尺度Retinex算法则通过在不同尺度上应用Retinex理论，以更好地处理图像的局部特性。在本研究中，算法采用大尺度Retinex增强后的图像与其它尺度增强图像之间的差值绝对值均值作为调整参数，实现各尺度权重的自适应调节。这种方法使得算法能根据图像的具体情况动态调整处理强度，从而更有效地补偿OCT图像的衰减。 实验部分，研究者使用人体指尖和前臂内侧皮肤的OCT图像对算法进行了验证。结果表明，自适应多尺度Retinex算法不仅成功补偿了OCT图像的衰减，还提高了图像的局部对比度，平均提升了5740的可视化对比度测度（Visual Contrast Measure, VCM）。这一提升意味着图像的细节更加清晰，有利于医生和研究人员分析组织内部的结构变化。 该算法的贡献在于，它为OCT图像处理提供了一个新的工具，有助于提高深层组织成像的质量，尤其对于临床诊断和研究具有重要意义。未来的工作可能包括将这种方法应用于更多类型的OCT图像，以及进一步优化算法以提高实时性能和适应性。