[发明专利]基于乳腺X线图像的自适应增强方法

摘要

本发明公开了一种基于乳腺X线图像的自适应增强方法。利用contourlet变换对图像分解得到不同方向上的高频子图像和一个低频子图像。利用形态学对低频子图系数进行处理。利用构造的自适应增强函数对不同方向上的高频子图系数进行增强处理。对处理后的高频系数子图和低频系数子图进行contourlet重构得到增强后的乳腺X线图像。本发明能够在抑制图像噪声的同时对图像中的弱边缘和钙化点进行增强，有效提高图像对比度。增强效果优于现有的反锐化掩膜法和自适应直方图均衡化方法。

主权项

一种基于非采样contourlet变换的乳腺X线图像自适应图像增强方法，包括以下步骤：1.1.对输入的乳腺X线图像进行contourlet变换，从而将乳腺X线图像分解为低频系数子图像X和不同方向上的高频系数子图像其中j代表分解的层号，k代表不同的分解方向；1.2.利用形态学方法来对于经contourlet变换得到的低频系数子图像X进行处理；1.3.构造自适应的图像增强函数，求出函数中各参数变量；1.4.利用构造的增强函数对contourlet变换得到的高频系数子图像进行增强处理；1.5.对处理后的高频分量和处理后的低频分量进行非采样的contourlet波重构，最终得到增强的乳腺X线图像；所述步骤1.2包括，1.2.1.利用Top‑hat变换对图像进行处理以获得图像TO；其中所述Top‑hat变换增强图像中的亮细节成分；1.2.2.利用Bottom‑hat变换对图像进行处理以获得图像BC；其中所述Bottom‑hat变换使图像中较暗细节成分从亮背景中凸显出来；1.2.3.利用公式进行处理以获得细节增强的低频细节子图像；所述步骤1.3包括，1.3.1.给出图像增强函数：x≥T,f1(x)=sign(x)[cos(π2.x-g1-g-π2)]p]]>x＜T，f2(x)＝[sigm(c(x‑b)‑sigm(‑c(x+b)))]/[sigm(c(1‑b)‑sigm(‑c(1+b)))]其中，b，c，g，p，T为增强函数中的未知参数；1.3.2.求出各层高频系数子图像的标准差，其中，mean为该层高频系数子图像的均值；令参数本方法在进行多次实验测试及验证的基础上，得出函数f1(x)增强系数p的取值范围为0.3～0.8；由此获得函数f1(x)表达式；1.3.3.由于高频子图像的变换系数各不相同，根据步骤1.3.2确定的参数p和g，由非线性方程f1(T)＝T求出阈值T；1.3.4.本方法在进行多次实验测试及验证的基础上，得出函数f2(x)增强系数c的取值范围为20～50；由公式f2(T)＝T解出参数b；由此获得函数f2(x)的表达式；所述步骤1.4包括，1.4.1对分解的高频系数子图像进行归一化处理；将系数归一化到[‑1,1]范围上；1.4.2利用步骤1.3求出的函数对高频系数子图像进行增强；当x<T时，利用函数f2(x)＝a[sigm(c(x‑b)‑sigm(‑c(x+b)))]对高频系数子图像进行处理；当x≥T时，利用函数对高频系数子图像进行处理，最终得到增强后的高频系数子图像。