【摘 要】
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本文提出了一种高效的、高精度的适合于医学图像增强方法。本研究表明,使用暗特征增强图像会使图像丢失一些细节,加强小尺寸特征会放大噪声,所以仅使用白tophat变换,从递归开
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本文提出了一种高效的、高精度的适合于医学图像增强方法。本研究表明,使用暗特征增强图像会使图像丢失一些细节,加强小尺寸特征会放大噪声,所以仅使用白tophat变换,从递归开运算后图像中提取特征。为解决非对偶运算引起的图像亮度偏差问题,作者提出了条件归一方法。新算法主要特点是形态运算采用非对偶运算,对比度拉伸运算采用加法代替乘法运算。用本算法对MR图像进行了测试,并与已有基于多尺度形态学方法进行比较。实验结果表明,这种算法可以更有效地增强图像的局部对比度,对噪声不敏感,处理后图像精度更高。与以前形态学方法相比,本文方法仅需使用其四分之一特征层就可实现局部对比度增强,从而大大减少了运算量。
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