基于边缘的非线性X射线胸片图像增强算法

"本文介绍了一种名为MSCE的多尺度X射线胸片图像增强算法，旨在解决传统增强方法在大尺度边缘产生伪影的问题，影响医学诊断的准确性。MSCE算法结合人眼视觉对对比度的敏感性，通过多尺度分解和局部对比度计算，有效地控制信号增强系数，抑制大尺度边缘的伪影，同时保持小信号的增强效果。实验结果显示，与Vuylsteke和Stahl的非线性增强算法相比，MSCE在保持细节增强能力的同时，显著降低了大尺度边缘区的平均局部方差，提高了整体视觉质量。" 在医学成像领域，X射线胸片是一种常见的诊断工具，用于检测肺部、心脏和胸骨等结构的异常。然而，传统的X射线胸片增强技术往往会在图像的大尺度边缘引入伪影，这可能对医生的判断造成干扰。MSCE（基于边缘的多尺度非线性增强）算法是为了解决这一问题而提出的。 MSCE算法的核心在于多尺度分解。它首先将图像分解成不同尺度的成分，这样可以分别处理不同大小的特征，确保小信号的增强而不会过度放大噪声。接着，算法考虑了人眼视觉系统对对比度的感知特性，计算图像的局部对比度。这是因为人眼对边缘和细节区域的对比度变化更为敏感。通过结合这些局部对比度信息，MSCE算法能够智能地调整各尺度信号的增强系数，从而在增强图像的同时，减少大尺度边缘的伪影。 实验比较显示，MSCE算法在细节增强方面与Vuylsteke和Stahl的非线性增强算法相当，但在抑制大尺度边缘区的不稳定性上表现更优。具体来说，MSCE算法使得大尺度边缘的平均局部方差分别减少了大约36.78%和29.64%，这意味着图像的整体质量和可读性得到了显著提升，这对于医学诊断至关重要。 MSCE算法是一种创新的X射线胸片图像增强技术，它通过非线性的多尺度处理和边缘感知，有效地增强了图像的对比度，同时抑制了可能干扰诊断的伪影。这种技术的进步不仅有助于提高医生的诊断效率，也有潜力改善患者的整体医疗体验。