基于超声图像增强技术的神经外科术中病变识别系统

本发明公开了基于超声图像增强技术的神经外科术中病变识别系统，包括：图像采集模块，表示为二维函数I；自适应中值滤波模块，转换为输出图像J；灰度归一化模块，生成输出图像K；多尺度Retinex算法增强模块，得到增强后的输出图像E；直方图均衡化模块，对于输出图像E进行直方图均衡化；特征提取模块，基于卷积神经网络CNN进行特征提取；分类模块，用于得到病灶处的超声图像。由此，能够通过自适应中值滤波抑制噪声、灰度归一化和直方图均衡化增强对比度与清晰度，多尺度Retinex算法突出病变特征，卷积神经网络结合支持向量机精准提取并分类病变特征。