基于直方图规定化和小波分析的医学图像增强
作者：李小飞
来源：《软件导刊》2014年第04期
        摘要：利用直方图规定化在进行图像增强处理时算法简单、处理速度快，结合小波分析在图像降噪上的优势，提出了将两种方法相结合的图像增强处理方法，并利用Matlab软件对一幅医学图像进行仿真验证，得到了较好的效果。
        关键词关键词：直方图；小波分析；图像增强；Matlab
        中图分类号：TP317.4
        文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2014）004014602
        基金项目基金项目：湖北省教育科学“十二五”规划课题（2013B308）；长江大学工程技术学院科研发展基金项目（13J0802）
        作者简介作者简介：李小飞（1980-），男，硕士，长江大学工程技术学院讲师，研究方向为数学建模及应用、图像处理及智能系统。
        0 引言
        图像处理是对图像进行分析、加工、处理，以满足人的视觉、心理及其它需要的一门信息技术，它随着计算机的发展而飞速发展，如今已应用到各个领域，如人脸识别、打印文件鉴定、笔迹鉴定、人工智能、国家安全等领域和行业。随着数字化程度的不断提高，图像传递给人们的信息也越来越多，已成为人们了解和掌握外部信息的一个重要途径，因而对图像质量的要求也越来越高。为了更有效地得到所需的图像质量，需要借助于计算机及软件技术来实现。因此，需要将实际图像数字化，这就是数字图像。借助于计算机软件Matlab，可以对图像进行相应地处理，以达到我们的目的，如对图像进行增强，以改善图像的视觉效果，突出图像中感兴趣的部分，减弱或去除不需要的信息，提高图像的清晰度，便于后续的图像处理，如图像复原等。
        图像增强是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓或对比度等进行强调或锐化[1]。图像增强理论（或方法）目前还没有统一的权威性定义，因为还没有衡量图像质量的通用标准。从增强处理的作用域来看，图像增强主要分为空域增强法和频域增强法两大类[2]。空域增强法主要包括直方图均衡化和直方图规定化等[3]，利用直方图处理图像增强，其算法简单，处理
速度相对较快，但缺点是在增强图像的同时也增强了噪声信号。频域增强法是将图像进行某种变换（如小波变换），在频域中进行处理以达到增强的目的。由于小波自身的优点，可以降低噪声对图像的影响，保持图像本身的有用细节和边缘信息，以保证图像达到最佳效果，但小波分析的缺点是在增强图像的同时丢失了图像的部分细节。
        本文将结合直方图规定化方法和小波分析两种方法，对医学胎儿B超图像进行增强，以降低噪声，突出细节和边缘。
        1 基于直方图均衡化和规定化的图像增强
        直方图表示数字图像中每一灰度级与其出现的频数间的统计关系，能给出图像的概貌性描述，如图像的灰度范围、灰度级大致分布情况，由此得出进一步处理的重要依据[4]。直方图均衡化是将原图像的直方图通过变换函数变为均匀的直方图，然后按均匀直方图修改原图像，从而获得一幅灰度分布均匀的新图像。而直方图规定化是将需要增强的灰度级范围内的图像按照预先设定的某个形状来调整图像的直方图[5]。
        假设r和z分别代表输入图像和输出图像的灰度级，pr（r）和pz（z）为它们对应的连续概率密度函数。现对pr（r）和频率分布直方图和条形图的区别pz（z）做直方图均衡化处理如下[67]：
        s=T（r）=∫r0pr（w）dw（1）
        v=G（z）=∫z0pz（w）dw（2）
        z=G-1（v）（3）
        对图像进行过均衡化处理后，ps（s）和pv（v）具有相同的均匀密度函数，再用变换后的原始图像灰度级s代替式（3）中的v，即：
        z=G-1（s）（4）
        这时的灰度级z就是希望得到的图像的灰度级。利用式（1）和（4），得到组合变换函数：
        z=G-1（T（r））
        对于连续图像，上式为解析式函数，对于离散图像，则相应的换成下面的级数形式：
        pz（zk）=nkn，0≤zk≤1，k=0，1，2，…，L-1（5）
        vk=G（zk）=∑L-1k=0pz（zk）（6）
        zk=G-1（sk）=G-1[T（rk）]（7）
        其中，n 表示图像中像素的总数，nk是图像中出现相应灰度级的次数，L表示灰度级的数目，pr（rk）为第k级灰度的概率。公式（5）、（6）、（7）即为离散图像的直方图规定化公式。
        2 基于小波分析的图像增强
        基于小波分析的图像增强技术是采用小波变换，对低频成分的图像进行特殊处理，以实现对相应的目标部分进行增强[8]，其基本思想是用一组函数去表示或比较一个信号，这一组函数就称为小波函数系[9]，图像的小波分解是把图像分解成不同频带范围内不同的图像分量，以突出不同尺度的细节，通过尺度分解提取各维度上的小波系数、低频小波系数表征图像的轮廓，以及高频小波系数表征图像的细节、边缘及噪声等[10]。在实际应用中，也可以根据需要来选用不同的小波系数，以达到满足或复合观察的视觉特性。
        3 基于直方图规定化和小波分析相结合的医学图像增强
        基于以上分析，为了避免在图像增强中增强噪声，并减少图像细节的丢失，突出增强感兴趣的部分，采用的思想是先利用直方图均衡化和规定化将原始胎儿B超图像进行增强，由于在增强的过程中同时也增强了噪声，因此接着利用小波分析的优势将增强后的图像进行去噪，以达到增强图像信息的同时减少噪声对图像的干扰。利用Matlab软件首先对一幅胎儿B超图像进行直方图规定化处理后，发现增强了若干噪声，同时利用小波变换对规定化后的图像进行去噪，仿真效果如图1所示。
        图1 胎儿B超图像
        4 结语
        由于医学图像的特殊性，在对其进行处理时，由于各
        图2 经过规定化处理后的图像
        图3 经过小波变换后的图像
        方面条件会对原始图像带来一定量的噪声，这些噪声在某些程度上可以去除，但大部分
噪声仍然保留。本文结合空域和频域两种方法对医学图像进行增强，达到了较好的效果。但是对比发现，在增强的同时，部分图像细节出现模糊，这需要在今后的处理中对小波函数进行适当修改，以达到更加满意的效果。
        参考文献：
        [1] 姚静，武文波，康停军.直方图均衡化的Matlab实现[J].辽宁工程技术大学学报，2007，26（4）：6062.
        [2] 黄楠.遗传算法在图像增强中的应用研究[J].计算机仿真，2012，29（8）：261265.
        [3] 李春辉，刘辉，钟诚.直方图修正在图像增强中的应用[J].湖北工业大学学报，2011，26（2）：6770.
        [4] 李文锋.图形图像处理与应用[M].北京：中国标准出版社，2006.
        [5] 成菲，张和生.基于MATLAB的图像增强初探[J].测绘科学，2008，33（10）：183185.
        [6] 钱海军，雷剑刚，钱峰.基于Matlab图像增强中直方图均衡化的应用[J].电脑开发与应用，2011，24（11）：5255.
        [7] 赵文昌，张令通.直方图规定化及其Matlab实现[J].数字技术与应用，2011（8）：191192.
        [8] 肖莎，尹酉，刘江沙.基于小波变换的图像增强技术[J].科技咨询导报，2007（2）：4546.
        [9] 李正飞.基于小波变换的图像增强技术研究[J].机械工程与自动化，2009，153（2）：1517.
        [10] 尹士畅，喻松林.基于小波变换和直方图均衡的红外图像增强[J].激光与红外，2013，43（2）：225228.
        （责任编辑：孙 娟）

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。