摘要
本发明涉及医学图像领域,尤其涉及一种乳腺CT图像增强方法及系统,具体地,基于原始乳腺CT图像的引导图像的局部结构张量特征值信息和归一化局部熵信息计算得到复合边缘感知权重;利用复合边缘感知权重对原始乳腺CT图像进行加权引导滤波得到细节层图像;识别细节层图像中的亮细节像素及其形成的亮细节区域,计算亮细节区域的形态学特征参数,以及亮细节像素的局部邻域内的亮细节特征熵;基于形态学特征参数和亮细节特征熵对所述亮细节像素进行选择性增强得到优化后的细节层图像;基于图像局部统计特性和基于人类视觉系统模型的感知度量计算得到融合权重,根据融合权重将所述基础层图像和优化后的细节层图像进行自适应融合,得到最终的增强乳腺CT图像。
技术关键词
人类视觉系统模型
像素
加权引导滤波
乳腺
图像增强方法
视觉掩蔽效应
特征值
邻域
度量
图像增强系统
指标
基础
可读存储介质
亮度
对比度
滤波模块
强度
密度
参数
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显示缓冲方法
编码向量
缓冲系统
分布特征
舒适度
松材线虫病
区域分割方法
图像识别准确率
特征提取模块
特征分布信息
融合特征
特征金字塔网络
选票识别方法
卷积特征
多尺度