C++实现PM模型与图像增强算法示例

本文档提供了一个C++实现的PM（Probability Model）图像处理算法的代码示例，用于医学图像的增强和处理。PM模型通常用于图像去噪、边缘检测等场景，尤其在低剂量CT图像是一个常见的应用场景。该代码包含以下几个关键部分： 1. **头文件导入**: - `#include <opencv2/opencv.hpp>` 引入OpenCV库，这是计算机视觉的重要工具集，提供了图像处理和计算机视觉所需的函数。 - `#include <iostream>` 用于输入输出操作。 - `#include <math.h>` 提供数学函数，可能在计算PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 时用到。 2. **函数声明**: - `Mat improved_PM(Mat srcImage);` 可能是一个改进的PM模型函数，对输入图像进行预处理或增强。 - `Mat Demo_PM(Mat srcImage);` 和 `Mat Demo_PM(Mat srcImage, float threshold, int Cycle);` 是PM模型的具体应用函数，参数包括源图像、阈值和可能的迭代周期。 - `Mat Demo_Enhance(Mat srcImage);` 另一个用于图像增强的函数。 3. **主函数`main()`**: - 首先读取原始图像（`Matoriginal`）、低剂量CT图像（`MatsrcImage`），并检查图像数据是否有效。 - 显示原始图像和输入图像，并将处理后的图像保存为`srcImage.jpg`。 - 在代码中，存在未完成的滤波部分，比如双边滤波（`bilateralFilter`）和高斯模糊（`GaussianBlur`），以及PSNR计算，这可能是用来评估滤波效果的。 4. **未完成的部分**: 注释掉的滤波操作和PSNR计算表明作者可能在探索如何使用不同的滤波技术来改善图像质量，然后通过计算PSNR来衡量处理前后图像的质量变化。 这段代码的核心是基于PM模型的图像处理功能，主要应用于医学图像领域，涉及图像读取、显示、预处理（如滤波）、增强和性能评估。具体实现可能包括噪声去除、边缘检测或对比度增强等步骤，但代码中的部分细节还需进一步查看完整版本才能了解其完整功能。