基于PCNN图像因子分解的X线医学图像增强

摘要：

提出一种基于人眼视觉特性和改进的PCNN图像因子分解的X线医学图像增强算法.利用一种改进的PCNN 图像因子分解算法对图像进行因子分解,得到细节程度由粗糙到精细的一系列图像因子.分别对各层图像因子平滑滤波获得图像因子增益矩阵,根据图像因子的局部对比度是否达到由人眼视觉特性得到的对比度阈值进行自适应调节增益矩阵,对每层图像因子增强后重构即可得到增强图像.经过对不同X线医学图像进行实验仿真,并对比一些常用图像增强算法,取得了较好的增强效果.

关键词：脉冲耦合神经网络、图像因子分解、医学图像增强、人眼视觉特性

所属期刊栏目：16

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60872109

在线出版日期：2011-04-20（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：21-26