[发明专利]基于高斯-拉普拉斯金字塔的无监督学习X光图像增强方法

摘要

基于高斯‑拉普拉斯金字塔的无监督学习X光图像增强方法，该方法首先使用高斯‑拉普拉斯金字塔算法生成高对比度高噪声图像XGL；然后，将原始图像Xori输入至X光图像增强网络中，得到网络输出图像Xnet；在整个过程中，使用对比度相似度损失函数计算图像Xnet与图像XGL之间的对比度相似度值，使用结构相似度损失函数计算图像Xnet与原始图像Xori之间的结构相似度值，将两者乘以相应的系数后相加得到总相似度值，不断迭代优化使之收敛至最小。最终完成优化，满足要求的生成图像Xnet即为最终的输出图像Xoutput。与现有X光图像增强方法相比，本发明处理后的图像对比度增强幅度合适、图像局部和整体的语义信息完整，同时处理后的图像结构平滑，噪声少，整体图像质量高。