X射线图像增强：同态滤波与直方图均衡化结合方法

"这篇研究论文由韩得水、王明泉和王玉共同撰写，发表在2013年的《电视技术》期刊第37卷第7期，主要探讨了如何利用同态滤波与直方图均衡化相结合的方法来增强X射线图像。文章指出，尽管这两种技术在图像增强方面各自都有一定的效果，但它们单独应用时也存在不足。论文提出了一种新的算法，该算法首先在频域内对X射线图像进行同态滤波的分频处理，然后对低频分量进行全局直方图均衡化，最后将高频分量与低频分量线性融合，以此来提升图像的边缘信息和整体视觉效果。实验结果证明，这种方法可以有效地增强X射线图像，降低了均方根误差，提高了信噪比。" 在这篇研究中，作者主要关注了两个关键的技术——同态滤波和直方图均衡化： 1. 同态滤波：这是一种在复频域中进行的滤波方法，尤其适用于处理非线性失真和噪声的图像。它能够分别处理图像的幅度和相位信息，对于X射线图像这类存在强背景噪声的情况，同态滤波可以帮助分离信号和噪声，从而改善图像质量。 2. 直方图均衡化：是一种常用的图像对比度增强技术，通过对图像的像素值分布进行调整，使得图像的整体灰度级分布更加均匀，从而提高图像的视觉效果。在X射线图像中，直方图均衡化有助于增强图像的局部细节，尤其是在图像亮度不均匀的情况下。 论文提出的新方法是将两者结合，首先利用同态滤波去除或减少X射线图像中的噪声，并保持重要特征，然后对图像的低频部分进行直方图均衡化，以增强图像的整体对比度。最后，将处理后的高频和低频信息线性融合，确保图像的细节和整体亮度都能得到改善。 通过实验验证，这种方法相较于单一使用同态滤波或直方图均衡化，能更有效地增强X射线图像，表现为边缘信息更加突出，图像整体更明亮清晰。同时，通过计算均方根误差（MSE）和信噪比（SNR），进一步证明了这种方法在技术上的优越性，MSE的降低意味着图像失真减小，而SNR的提高则意味着图像的信号质量得到了提升。 这篇论文为X射线图像处理提供了一种新的增强策略，结合了同态滤波与直方图均衡化的优点，对于医学诊断、工业检测等领域中X射线图像的质量提升具有实际意义。