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利用静脉识别原理采集的静脉图像通常模糊不清、难以分辨。传统的CLAHE算法虽然能够提高静脉图像的对比度,但是会丢失图像的一些细节信息。文章提出了一种基于CLAHE和多尺度细节融合的静脉图像增强算法。首先对静脉图像进行ROI提取,采用CLAHE算法增强静脉与手背间的对比度;然后利用多尺度细节融合算法得到静脉图像的细节图,再通过均值滤波滤除细节层中的高频噪声;最后把上面两种方法得到的图像加权叠加得到细节增强后的静脉图像。实验结果表明,该方法在提高静脉图像对比度的同时保留了原图像的细节信息。 相似文献
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文中根据内窥镜肿瘤手术的发展趋势,设计一套电子荧光内窥镜实时图像处理系统。该系统采用OV5640图像传感器采集病灶图像,光纤导光的LED作为其功率可控的光源。根据光源开关状态区分暗亮场,开关频率与摄像头的帧率一致。通过计算摄像头与拍摄物体距离,迭代其曝光时间及焦距,从而使图像获得合适的亮度及清晰度。FPGA将接收的图像存储在DDR2中。通过缓存控制及合成算法得到病变与正常组织差异性较高的图像,将其以一定的帧数组合,使用VGA线缆输出至显示器。与传统的内窥镜系统相比,其主要侧重于图像采集与光源的同步,自动调节曝光时间,使得手术医生能够方便地提取出不同光照度下图像的差异信息。 相似文献
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