医学图像增强与直方图处理

文章介绍了图像增强的相关知识,重点介绍了用直方图增强图像的方法。用直方图处理图像包括直方图均衡化和直方图规定化。直方图均衡化和直方图规定化能增强图像的对比度,使图像更清晰。直方图均衡化对局部细节的增强效果不显著,而直方图规定化则使关注的细节变得更清晰。所以直方图规定化法处理医学图像局部细节方面优于均衡化。     

直方图图像增强技术

图像增强就是通过一定的方法对图像进行处理和变换,它能有效地改善图像整体质量和局部特征,是数字图像的预处理。基于直方图均衡化和规定化处理的图像增强技术,能有效地改善图像的对比度和灰度动态范围。实验结果表明,直方图均衡化和规定化处理确能有效地改善图像的对比度和灰度动态范围,从而改善图像的可视质量。     

浅谈图像增强的直方图处理及其MATLAB实现

图像增强是图像处理的一个重要分支,它对图像整体或局部特征能有效地改善;直方图是图像处理中最重要的基本概念之一,它能有效地用于图像增强.本文主要讨论了直方图均衡化和规定化处理的图像增强技术,并给出了相关的推导公式和算法;同时用MATLAB语言加以实现,给出标准的数字图像在各种处理前与处理后的对照图像、具体算法、实验结果及直方图.结果表明,用直方图均衡化和规定化的算法,能将原始图像密集的灰度分布变得比较稀疏,使处理后的图像视觉效果得以改善,提高其对比度.     

基于直方图的图像增强及其MATLAB实现

图像增强是数字图像的预处理,对图像整体或局部特征能有效地改善。我们讨论了基于直方图的均衡化和规定化处理的图像增强技术基本原理,给出了相关推导公式和算法;同时,以一个灰度图像为例,用MATLAB语言实现了直方图均衡化和规定化增强处理,并给出了具体程序、实验结果图像及直方图。结果表明,直方图均衡化和规定化处理能有
有效改善灰度图像的对比度差和灰度动态范围。     

基于Matlab的直方图均衡化图像增强技术

本文介绍了直方图均衡化的原理和处理步骤,并在MATLAB中进行实验,实验结果表明,灰度图像通过直方图均衡化处理,能将灰度扩展到整个灰度级,而且分布比较均匀,对于细节显示得更清晰。     

基于MatLab直方图规定化图像增强

直方图规定化处理是图像增强预处理中应用得很广的技术,它能局部有效地改善图像的清晰度。主要讨论直方图规定化处理图像增强的方法,分析在MatLab下利用直方图规定化图像增强的流程、算法分析以及编程实现。     

直方图规定化在图像增强中的应用及实现

图像增强是数字图像的预处理,能有效地改善图像的整体或局部特征。直方图规定化是图像增强领域的一个重要方面。该文研究并探讨了直方图规定化的基本原理,给出了相关推导公式和算法;并且,以一个灰度图像为例,用Maflab语言工具实现了直方图规定化增强处理,给出并分析了实验结果。实验结果表明,直方图规定化能有选择地对桌灰度范围进行局部的对比度增强,从而得到期望的增强图像。     

直方图规定化在图像增强中的应用及实现

图像增强是数字图像的预处理,能有效地改善图像的整体或局部特征。直方图规定化是图像增强领域的一个重要方面。该文研究并探讨了直方图规定化的基本原理,给出了相关推导公式和算法;并且,以一个灰度图像为例,用Matlab语言工具实现了直方图规定化增强处理,给出并分析了实验结果。实验结果表明,直方图规定化能有选择地对某灰度范围进行局部的对比度增强,从而得到期望的增强图像。     

基于Matlab图像增强中直方图均衡化的应用

图像增强是有效改善数字图像整体或局部特征的预处理技术.采用直方图均衡化的图像增强的基本原理,借助数学公式,在Matlab环境下,对数字图像进行直方图均衡化处理,实现原始图像直方图均匀分布,增加像素灰度值的动态范围,提高了图像的对比度.     

基于直方图分割的彩色图像增强算法

针对直方图均衡化直接对彩色图像处理会导致图像色彩失真的情况,在对传统的直方图均衡化方法进行改进的基础上,提出了一种新的带色彩恢复的均衡化算法。该算法对于彩色图像R,G,B各个分量子图的灰度直方图,首先根据其灰度中值和分割直方图等面积原则进行两次分割,同时对分割后的各子灰度直方图分别进行均衡化处理;然后通过计算R,G,B各分量子图的灰度级总数占原彩色图像灰度级总数的比例,将均衡化处理后的R,G,B各分量子图进行合并。实验表明,该算法对彩色图像处理具有较好的增强处理效果。     

应用数字图象增强技术处理医学影象的研究

采用直方图均衡化、条件直方图均衡和Unsharp Masking的方法增强医学图象,并对所用处理方法进行了分析。     

结合直方图紧凑均衡的图像增强算法

鉴于现有的平台直方图均衡图像增强算法的平台阈值难于选择的问题,文中提出了一种结合直方图紧凑均衡的图像增强算法,将稀疏的直方图分布紧凑化,同时构造自适应平台阈值选取方法,增强图像的细节,限制背景和噪声。该方法克服了传统平台直方图方法整体提升,细节不突出的缺点。目前算法已经嵌入工程硬平台,针对大量低照度图像的实验结果表明,算法能够根据图像内容,自适应选择平台阈值,提升图像细节,较好地抑制背景,同时计算简单,便于实际应用。     

可保留图像细节的直方图修正法

针对图像经直方图修正(Histogram Modification，HM)后因部分灰度级被合并而导致细节丢失的问题，提出了两种可保留图像细节的直方图修正方法：一种是扩展灰度范围的HM方法，另一种为局部灰度修正HM方法。对多幅不同类型图像进行处理后的实验结果表明，这两种方法不仅可有效保留图像细节信息，而且算法简洁，计算量小。     

视频图像的邻域统计直方图均衡化增强算法

针对视频监控图像相邻帧之间场景变化小的特点,提出一种适用于视频图像的邻域统计直方图均衡化算法来提升图像的对比度。根据相邻视频帧的场景相关性,对图像当前帧进行邻域信息统计,利用Laplace算子得到前一帧图像中的背景和细节信息,从而选择合适的增强参数,生成视频图像的优化直方图。使用优化后直方图的均值点将其分割成2个部分得到各自的变换函数,对视频图像进行直方图均衡化操作。实验结果表明,该算法能够提升视频图像的对比度,保持图像的平均亮度,减弱过增强现象,保留视频中兴趣区域的细节信息。可以获得的最小绝对平均亮度误差值为1.4741,最大熵值为7.0993,最大峰值信噪比值为20.6710。     

基于分段直方图均衡化技术的图像增强

分析了传统灰度图像直方图均衡化算法存在的优缺点,提出了基于分段直方图均衡化技术的图像增强算法。该算法基于图像的特点,利用K均值聚类算法将图像分成几个灰度区间,然后再分别进行均衡化。实验结果表明,该算法对灰度呈现两端分布且低灰度区域有较多像素点分布的图像有较好的增强效果。     

基于分段直方图均衡化技术的图像增强

分析了传统灰度图像直方图均衡化算法存在的优缺点,提出了基于分段直方图均衡化技术的图像增强算法。该算法基于图像的特点,利用K均值聚类算法将图像分成几个灰度区间,然后再分别进行均衡化。实验结果表明,该算法对灰度呈现两端分布且低灰度区域有较多像素点分布的图像有较好的增强效果。