圖像增強(qiáng)技術(shù)在x射線醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用探究

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1、像增強(qiáng)技術(shù)在X射線醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用探究黑龍江省鶴崗市綏濱縣綏東鎮(zhèn)衛(wèi)牛.院156204摘要：目的:探討圖像增強(qiáng)技術(shù)在X射線醫(yī)學(xué)影像中的實(shí)際應(yīng)用情況。方法：木文應(yīng)用多種互補(bǔ)的圖像增強(qiáng)方式，對(duì)X射線影像進(jìn)行銳化處理，并將其算法結(jié)果與傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)算法結(jié)果進(jìn)行比較分析，此種算法能夠有效增強(qiáng)X射線影像效果，圖像細(xì)節(jié)更清晰，與傳統(tǒng)算法相比具有一定應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。結(jié)果與結(jié)論：圖像增強(qiáng)技術(shù)在X射線醫(yī)學(xué)影像中具有良好的應(yīng)用價(jià)值，有效提高了圖像質(zhì)量和清晰度，從而提高臨床醫(yī)學(xué)診斷的準(zhǔn)確性。關(guān)鍵詞：圖像增強(qiáng)技術(shù)；X射線；醫(yī)學(xué)影像；銳化處理；應(yīng)用X射線影像是臨床醫(yī)學(xué)診斷中的重要依據(jù)，一旦

2、X射線影像存在輕微模糊或灰度分布不均勻，極易造成臨床診斷偏差，甚至出現(xiàn)漏診或誤診的情況嚴(yán)重威脅著患者的生命健康。針對(duì)此種情況，木文試圖研宄一種新的算法以實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)，以降低噪聲，提高灰度分布均勻性，提高臨床醫(yī)學(xué)診斷的準(zhǔn)確性。1圖像增強(qiáng)簡(jiǎn)介所謂圖像增強(qiáng)，就是指通過(guò)強(qiáng)調(diào)圖像中邊緣、輪廓或?qū)Ρ榷鹊炔糠痔卣鳎员阌卺t(yī)學(xué)人員對(duì)圖像進(jìn)行準(zhǔn)確的觀察和分析。在X射線醫(yī)學(xué)影像中，常用的圖像增強(qiáng)技術(shù)主要有兩種，一是空域增強(qiáng)，是直接在空間域上改變像素灰度值，以實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)，主要有灰度變換和直方圖變換兩種類型。二是頻域增強(qiáng)，就是對(duì)圖像實(shí)行傅立葉轉(zhuǎn)換，在頻域范圍內(nèi)對(duì)圖像進(jìn)行濾波處

3、理，并加以逆變換，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)。在X射線醫(yī)學(xué)影像中單獨(dú)使用某一種方式并不能夠取得理想的圖像增強(qiáng)效果，往往需要多種圖像增強(qiáng)方式的協(xié)調(diào)配合，以切實(shí)提高X射線醫(yī)學(xué)影像的清晰度及灰度分布均勻性。2算法思想就X射線醫(yī)學(xué)影像的實(shí)際情況來(lái)看，其灰度動(dòng)態(tài)范圍較窄，且噪聲較高，實(shí)際圖像增強(qiáng)的難度較大，為促進(jìn)此類問(wèn)題的有效解決，木文以拉普拉斯法突出圖像細(xì)節(jié)，以梯度法突出圖像邊緣，以平滑后的梯度圖像進(jìn)行掩蓋，對(duì)圖像進(jìn)行銳化處理，擴(kuò)大灰度動(dòng)態(tài)范圍，從而實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)。2.1銳化處理在X射線醫(yī)學(xué)影像中，以微分方式對(duì)圖像進(jìn)行銳化處理，能夠奮效突出圖像中灰度的過(guò)渡部分。微分算子相應(yīng)

4、強(qiáng)度與其操作圖像的突變程度成正比例關(guān)系,能夠冇效增強(qiáng)圖像邊緣和噪聲等其它突變。在拉普拉斯算子方面，作為相對(duì)簡(jiǎn)單的各向同性微分算子，蘇階微分均為線性操作方式，由此可知，拉普拉斯算子屬于線性算子。在X射線醫(yī)學(xué)影像中，通過(guò)拉普拉斯操作后，圖像中的灰度突變更為明顯，通過(guò)原圖像與拉普拉斯圖像的有序疊加，圖像的背景特性得到奮效恢復(fù)，并獲得優(yōu)質(zhì)的圖像銳化效果。應(yīng)用拉普拉斯算子吋應(yīng)當(dāng)注意，若模板中心系數(shù)為負(fù)數(shù)，為保證銳化結(jié)果的可靠性，應(yīng)當(dāng)將原圖像減去拉普拉斯變化后的圖像，依據(jù)；拉普拉斯算子和輸入圖像等作為主要數(shù)據(jù)依據(jù)，計(jì)算銳化后的圖像。研究表明，經(jīng)過(guò)拉普拉斯增強(qiáng)處理后的

5、圖像，其清晰度明顯提升。一階微分算子方面主要通過(guò)梯度幅值來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像處理，其中以Roberts算子和Sobel梯度算子比較常用。在選用Sobel算子對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理吋，其中心系數(shù)權(quán)重為2,在突出中線點(diǎn)作用后，能夠?qū)崿F(xiàn)圖像平滑處理，圖像邊緣突出，X射線醫(yī)學(xué)影像的更加清晰。2.2平滑處理X射線醫(yī)學(xué)影像成像過(guò)程中常伴冇輕微模糊和噪聲，針對(duì)此種情況，人多采用中值濾波和均值濾波等平滑方式對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理。中值濾波方面在實(shí)際應(yīng)用中能夠保留圖像邊緣，并濾除噪聲，消除噪聲護(hù)理墊和圖像掃描噪聲，但對(duì)高斯噪聲的處理效果并不理想。在X射線醫(yī)學(xué)影像中從應(yīng)用中值濾波吋，選定

6、一個(gè)奇數(shù)點(diǎn)滑動(dòng)窗U,待進(jìn)行窗口掃描后，按照灰度級(jí)將像素點(diǎn)進(jìn)行升序或降序排列，以中間位置像素的灰度值代替窗U中像素點(diǎn)的灰度值。中值濾波主要是通過(guò)非線性的增強(qiáng)方式改變圖像性質(zhì)，但不被醫(yī)學(xué)圖像處理所允許，因此選用均值濾波對(duì)圖像進(jìn)行平滑噪聲處理。就均值濾波來(lái)看，其能夠去除圖像中的不相關(guān)細(xì)節(jié)，降低圖像噪聲，但也存在一定負(fù)面效應(yīng)，往往會(huì)導(dǎo)致圖像邊緣模糊。2.3掩蔽和高提升濾波圖像乘法的重要應(yīng)用是模板操作，也稱感興趣區(qū)域（ROD操作，可以遮掉圖像中的某些部分。設(shè)置一個(gè)模板圖像，在相應(yīng)的原圖像需要保留處設(shè)置模板圖像的值為1，在需要抑制的地方設(shè)置模板圖像的值為0,用模板圖

7、像乘以原圖像，就可以遮掉部分區(qū)域。本算法就用到這個(gè)原理。上述提到拉普拉斯算子是二階微分算子，在圖像細(xì)節(jié)的增強(qiáng)方面是最好的。但是也會(huì)產(chǎn)生多于梯度操作的噪聲，這些噪聲在平滑區(qū)域尤為明顯。梯度操作在灰度變化區(qū)域的平均響應(yīng)強(qiáng)于拉普拉斯操作的平均響應(yīng)。而梯度操作對(duì)噪聲和小細(xì)節(jié)的響應(yīng)弱于拉普拉斯操作的響應(yīng)，并XL通過(guò)均值濾波器對(duì)梯度操作后的圖像進(jìn)行平滑處理進(jìn)一步降低噪聲。因此，本算法對(duì)梯度圖像平滑處理后，再用拉普拉斯圖像與它相乘。把平滑后的梯度圖像看成是模板圖像。乘積保留灰度變化強(qiáng)烈的區(qū)域的細(xì)節(jié)，降低灰度變化相對(duì)平坦的區(qū)域的噪聲，這樣就可以將梯度操作和拉普拉斯操作的

8、優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合，最后通過(guò)高提升濾波，即將結(jié)果圖像乘以一個(gè)大于1的權(quán)重系數(shù)，然后和原圖