一种基于深度学习的癌症图像对比度增强方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的癌症图像对比度增强方法及系统，属于医学图像处理技术领域，本发明采用自适应直方图均衡化算法进行预处理，增强局部区域对比度。通过多尺度分析提取纹理、形状和边缘特征，构建特征描述子。基于特征描述子，使用区域生长分割算法对图像进行分割，得到病灶区域边界。对分割后的病灶区域采用自适应对比度增强技术，突出病灶显示效果。考虑到噪声干扰，引入基于小波变换的去噪方法，在高频子带抑制噪声，低频子带保留细节。通过上述技术方案的有机结合，本发明能够有效增强癌症图像的对比度和清晰度，突出显示病灶区域，同时抑制噪声干扰。