[发明专利]基于邻域信息与高斯滤波的CBCT全景图非线性锐化增强方法

摘要

本发明提供了一种基于邻域信息与高斯滤波的CBCT全景图非线性锐化增强方法，包括以下步骤读取一幅CBCT原图像f(x,y)，对其进行卷积处理后得到平滑后的图像，原图像和平滑后的图像做差得到反锐化掩膜图像，之后遍历原图像f(x,y)，计算出权值系数KW(x,y)，最后在原图像上加上反锐化掩膜图像和权值系数KW(x,y)组成的反锐化掩膜图像的权重部分，得到增强后的图像。和现有技术中的CBCT全景图锐化增强方法相比，本发明中的CBCT全景图锐化增强方法中设置了权值系数KW(x,y)，可有效抑制原图像f(x,y)中噪声点被放大而导致的CBCT原图像中的软组织图像以及图像边界组织增强效果不明显，而影响CBCT图像整体对比度的现象发生，同时，该方法的算法简单，运算速度快，并且具有良好的鲁棒性。

主权项

一种基于邻域信息与高斯滤波的CBCT全景图锐化增强方法，用于提高所述CBCT图像的整体对比度，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，读取一幅CBCT原图像f(x,y)；步骤二，采用半径为R，标准偏差为σ的高斯低通滤波器对所述CBCT原图像进行卷积处理，得到平滑后的图像fc(x,y)；步骤三，遍历所述原图像f(x,y)，以每个像素Xk为中心，计算其m*n邻域内像素的平均值μ(x,y)和均方差σ(x,y)，并由公式计算出权值系数KW(x,y)，其中，所述α(x,y)为噪声强度系数；步骤四，将所述步骤一中的原图像f(x,y)减去所述步骤二中的平滑后的图像fc(x,y)，得到反锐化掩模图像fmask(x,y)＝f(x,y)‑fc(x,y)；步骤五，在所述CBCT原图像上加上所述反锐化掩模图像fmask(x,y)的权重部分g(x,y)＝f(x,y)+K*fmask(x,y)*KW(x,y)，得到增强后的图像。