資料介紹
針對目前傳統(tǒng)血管造影圖像銳化増強后大量細小血管變得模糊不清或丟失,甚至增強圖像中血管周圍產(chǎn)生大量背景噪聲,提岀一種相位拉伸核函數(shù),形成基于擴展相位拉伸變換的血管造影圖像増強算法。該算法將S?型群延遲相位濾波器推廣到線性群延遲相位濾波器,并從理論上證明,這種線性相位拉伸的逆變換相位近似于原圖的歸化二階梯度,將高頻特征傳統(tǒng)的梯度極值表達轉(zhuǎn)換為角度表達,從而更有利于凸顯、増強圖像中的髙頻特征。同時。該算法還結(jié)合相對總變分理論,將像素的鄰域總變分測度與鄰域內(nèi)在變分測度用于增強過程,使算法更好地突出邊緣輪廓與結(jié)構(gòu)紋理,抑制細碎雜亂紋理與背景噪聲,克服了目前方法存在的不足。利用 Matlab軟件平臺對Deeplesion, OASIS等數(shù)據(jù)集中的部分圖像數(shù)據(jù)進行實驗,與傳統(tǒng)相位拉伸變換增強算法、基于相位一致性的血管造影圖像銳化算法等進行對照分析,結(jié)果表明,增強后圖像上細小血管明顯清晰,背景噪聲得到有效的抑制,平均梯度和信息熵提高均在50%左右,證明了算法的優(yōu)越性與實用性。
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