多尺度Retinex模型的肝脏超声图像增强算法

摘要：

基于多尺度Retinex (Multi-scale Retinex,MSR)模型的图像增强方法是一种基于人眼视觉原理的图像增强方法,能同时有效实现图像的动态范围压缩和颜色保真.本文融合Retinex理论,采用3个尺度的Retinex算法对肝脏超声图像进行增强处理,提取经MSR算法增强处理后的正常肝脏和脂肪肝图像的灰度均值、对比度和信息熵参数,并与直方图均衡化算法、同态滤波算法进行对比.实验结果表明:肝脏超声图像经MSR算法增强处理后,提高了图像特征参数(对比度、信息熵)的区分度,增强了图像暗区的对比度和清晰度,改善了图像视觉质量,能有效辅助临床诊断.

关键词：图像增强、多尺度Retinex模型、肝脏超声图像、特征提取

所属期刊栏目：28

分类号：TN911.73;R445.1

资助基金：国家自然科学基金61271112;河北大学自然科学基金2008Q35

在线出版日期：2013-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：597-601