[发明专利]一种基于频域变分的医学图像增强方法

说明书

本发明提供一种基于频域变分的医学图像增强方法，包括：步骤1：利用变分驱动函数作为低通滤波器对原始图像进行分解，在频域中得到不同时间尺度的频域特征；步骤2：在频域中构建滤波器，用构建滤波器对频谱特征进行滤波增强，得到滤波响应；步骤3：将频域中的滤波结果逆变换到空域以进行重构，最终得到细节增强的图像。本发明提出的方法在图像细节增强以及纹理保持方面都能够取得较好的效果。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于频域变分的医学图像增强方法。

背景技术

医学图像在现代疾病诊断中占有相当重要的地位，在分析和阅读灰阶医学图像时，图像的对比度、边缘特征和信噪比等对诊断的正确性非常重要。原始灰阶医学图像的边缘和噪声在空域上均表现为有较大的灰阶差，因此为了显示图像中较模糊、对比度差的细节，必须提高图像的对比灵敏度，需要对图像进行增加处理。同时，医学图像还可能存在一些直观的噪声，表现为图像中对出现斑点、细粒、网纹、雪花状等结构异常，使图像质量下降，这对图像分析、分类和识别影响很大，甚至使医生无法做出正确的判断。

综上，目前医学图像中存在的光照对比度低、噪声多、轮廓不清晰的缺点会破坏图像细节特征，降低图像的质量，影响医生对病情的诊断。

发明内容

本发明的目的在于解决上述现有技术存在的缺陷，凸出重要区域，达到细节增强的目的，提供一种基于频域变分的医学图像增强方法。

一种基于频域变分的医学图像增强方法，包括以下步骤：

步骤1：利用变分驱动函数作为低通滤波器对原始图像f(x，y)进行分解，在频域中得到不同时间尺度的频域特征φ(t，x，y)；

步骤2：在频域中构建滤波器h(t)，用构建滤波器对频谱特征φ(t，x，y)进行滤波增强，得到滤波响应φ_h(t，x，y)；

步骤3：将频域中的滤波结果逆变换到空域以进行重构，最终得到细节增强的图像f_h(x，y)。

进一步地，如上所述的基于频域变分的医学图像增强方法，所述步骤1包括：所述变分驱动函数，定义为：

定义变分驱动函数的结构为一个半径为r、高为h的低通滤波器，其指示函数如下：

根据式(1)，变分驱动函数的解u(t)为：

对u(t)连续两次求导分别得到u′(t)、u″(t)：

其中δ(t)在t＝0时表示一个单位冲击信号，u″(t)产生了一个基本结构的冲击信号，它可以表示一个信号的频谱特征，同时为了保证响应不随时间发生变化，对u″(t)和演变时间t相乘并进行归一化处理，得到频域全变分可以表示为：

φ(t)＝u″(t)·t (6)

上式中t∈(0，∞)为式(1)中的时间参数，u″(t)为式(1)中u关于t的二阶导数，图像f(x，y)经过式(6)分解得到不同时间尺度的频域特征φ(t，x，y)，它表示在t时刻的频域变分局部尺度特征，(x，y)表示图像像素点的坐标，由此图像中的任意一个像素都能够被唯一的特征表示。

进一步地，如上所述的基于频域变分的医学图像增强方法，所述步骤2包括：

在频域中构建满足需求的滤波函数h(t)，来处理不同时间尺度的局部频域特征φ(t，x，y)，频域中的滤波响应φ_h(t，x，y)定义为：