基于尺度空间分解与重构的X射线图像均衡显示处理方法

摘要

本发明公开了一种基于尺度空间分解与重构的X射线图像均衡显示处理方法，该方法的步骤包括：首先将输入图像进行归一化和对数变换，然后选用线性或者非线性图像滤波方法进行图像的尺度空间分解，然后对分解产生的不同尺度下的图像信息进行加权，然后将加权后的信号重构，将重构的信号进行反归一化及反对数处理，得到均衡后的图像。在分解过程中，可以采用空域平滑滤波算子，如高斯滤波算子，高斯微分滤波算子进行线性尺度空间分解，或者采用中值曲率驱动方程进行非线性滤波及分解。该方法创造性地从尺度空间分解的角度出发，进行图像均衡处理，与人眼的视觉模型相符合，因而具有良好的处理效果。

主权项

1.一种基于尺度空间分解与重构的X射线图像均衡显示处理方法，其特征在于，该方法具体的步骤是：a.归一化处理将输入的X射线图像通过归一化处理及对数变换得到F0(x，y)；b.尺度空间分解定义算子Mt为滤波算子，其尺度参数为t，则用尺度为t0的滤波算子Mt0对F0(x，y)进行滤波，则将滤波后的图像F1(x，y)表示为：$F_1(x,y)=M_{t_0}{F}_0(x,y)$D0(x，y)＝F0(x，y)-F1(x，y)重复上述步骤，用尺度为tN-1的滤波算子MtN-1对DN-2(x，y)进行平滑，得到FN(x，y)，DN-2(x，y)与FN(x，y)之差即DN-1(x，y)，如下所示：$F_N(x,y)=M_{t_{N-1}}{D}_{N-2}(x,y)$DN-1(x，y)＝DN-2(x，y)-FN(x，y)因此有：F0(x，y)＝D0(x，y)+F1(x，y)D0(x，y)＝D1(x，y)+F2(x，y)D1(x，y)＝D2(x，y)+F3(x，y)DN-2(x，y)＝DN-1(x，y)+FN(x，y)所以，输入的F0(x，y)表示为：$F_0(x,y)=\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{F}_i(x,y)+D_{N-1}(x,y)$c.重建每一次分解过程都看作将待分解图像Di-1(x，y)分解为Di-1(x，y)的大尺度部分Di(x，y)与小尺度部分Fi+1(x，y)的过程，保留每次分解获得的Fi+1(x，y)，以及DN-1(x，y)，即可恢复原始图像F0(x，y)，恢复得到的图像表示为F0′(x，y)，因此，加上均衡效果的重建过程表示为：$F_0^{\prime }(x,y)=\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{F}_i(x,y){\times \alpha }_i+D_{N-1}(x,y){\times \alpha }_{N+1}$其中，αi为均衡系数，i＝1，2，…，N+1；d.反归一化及反对数变换最后将F0′(x，y)通过反归一化及反对数变换，及灰度范围重映射得到均衡处理后的图像。