基于非下采样Contourlet变换的眼底图像PCA增强方法

摘要：

眼底图像是眼科疾病及其他疾病的有效诊断依据,对现代医学有着很重要的价值.但是由于眼睛结构的限制,眼底图像具有对比度差、背景亮度不均的特点,给医生诊断和视网膜血管提取带来诸多不便.因此本研究提出了基于非下采样Contourlet变换的主分量分析增强方法,并应用于眼底图像的增强处理.该方法首先对图像进行非下采样Contourlet变换,获得多尺度多方向的分解系数矩阵,然后利用主分量分析方法直接估计各尺度各方向的噪声能量,根据噪声能量估计值对变换系数矩阵进行处理,最后对修正后的系数矩阵进行非下采样Contourlet逆变换得到增强图像.实验表明该方法可以达到良好的去噪增强效果,和其他方法相比,眼底图像的质量得到改善,峰值信噪比得到了提高.

关键词：眼底图像、非下采样Contourlet变换、主分量分析、去噪、增强

所属期刊栏目：29

分类号：R318(医用一般科学)

在线出版日期：2011-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：806-811