电子射野影像系统(electronic portal imaging device,EPID) ,是近年来发展的用于进行射野定位验证减少照射误差的新技术。它是一种实时的、数字化摆位验证系统,不仅可以分析射野形状的正确性,还可以分析病人摆位的准确性,正逐步成为当今放射治疗最重要的质量保证工具之一。定量分析病人摆位时,一般是拿EPID图像与模拟定位片或TPS生成的数字重建影像(DRR)进行配准,得到摆位误差[1]。EPID图像的预处理就显得尤为重要,特别是高能EPID图像其对比度是很低。本文先对EPID软件工具采用的传统图像增强方法进行了研究,如直方图均衡化,拉普拉斯锐化以及基于此锐化的反锐化掩模。然后,基于视网膜皮层理论可有效的估计出照射图像,将其应用于EPID图像增强中,去处X射线过强或过弱带来的对比度过低。基于Retinex理论的算法主要分两种:一种是基于迭代的全局Retinex算法;另一种是由神经生理学发展而来的基于中心环绕的局部Retinex算法。本文分引用了文献[3]提出的全局Retinex算法和杰泊森(Jobson)定义的基于高斯环境函数的多尺度Retinex图像增强算法,并对此多尺度Retinex算法的核心环境函数-差分高斯函数进行了分析,分析了高斯函数标准方差与单尺度Retinex尺度的关系,以及相应的EPID图像处理效果,对其处理图像进行了主客观的评价。最后对人眼视觉系统做了初步的研究,人眼的灰度视觉特性可以很好的解释空间域灰度变换处理结果,对此的了解也反过来指导我们进行灰度变换。