乳腺X线图像增强：二进小波与PDE方法的优化

本文主要探讨了基于二进小波理论和偏微分方程的乳腺X线图像增强技术，这在电子设计工程领域具有重要意义，特别是在乳腺癌早期筛查中的应用。乳腺钼靶X线摄影作为重要的诊断手段，其图像质量直接影响到疾病的早期识别，然而图像往往存在对比度不足、伪影、模糊、噪声和阴影等问题。针对这些问题，作者提出了一种创新的图像增强方法。 首先，研究者采用了à trous算法的推广形式对乳腺图像进行二维分解，这一过程将图像分解为低频和高频两个子带。对于低频子带，他们设计了软硬阈值法进行去噪预处理，通过最大化类间方差，采用7段对称连续分段函数进行增强，这样可以保留图像的细节信息并提高对比度。 对于高频子带，研究人员利用P-M正则化模型的偏微分方程，并引入新的扩散系数，通过调整参数α来有效地抑制噪声。随后，他们采用改进的多尺度Retinex算法进一步增强高频部分，这种方法注重动态范围压缩和颜色保真，确保增强后的图像既清晰又不失真。 最后，为了验证新方法的有效性，文章进行了与传统图像增强方法的对比实验。结果显示，基于二进小波和PDE的乳腺X线图像增强方法显著优于传统方法，能够提供更清晰、对比度更高的图像，这对于早期乳腺癌的检测具有极大的价值。 这篇论文不仅介绍了新的图像处理技术，还提供了实际应用的证据，对于提升乳腺X线图像的质量，促进乳腺癌的早期诊断具有重要的科学贡献。关键词包括二进小波、偏微分方程、二维à trous算法、分解与重构、多尺度Retinex算法以及Otsu算法，这些技术在图像处理和计算机视觉领域都是当前研究的热点。