年 43 卷 第 1 期
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：作者简介：朱伟，E-mail: zhuwei0710@126. com 通信作者：严郁，E-mail: yanyucan@126. com
文章编号：1671-7104(2019)01-0010-04
朱伟1，刘健1，竺明月2，邵勤1，严郁1
dutch wife1 南京中医药大学附属医院（江苏省中医院），南京市，210029
2 南京医科大学生物医学工程系，南京市，210029
目的 为从数字X 线成像（Digital Radiography ，DR ）图像中获取更多的诊断决策信息，在传统高斯-拉普拉斯金字塔算法
phh的基础上提出了改进。方法 在基于人眼视觉特性及获得更好细节增强效果的基础上，对图像低频分量采
用直方图均衡使图像灰度显示更加均衡，对图像高频分量采用分层指数增强使图像细节更加清晰。结果 改进算法提高了胸部、盆腔和脊椎等部位的DR 图像的对比度，使图像更有层次感，获得了良好的图像增强效果。结论 实现结果表明，该算法的增强效果优于传统高斯-拉普拉斯金字塔算法。
voiceover>六级真题听力下载数字X 线成像；高斯-拉普拉斯金字塔；直方图均衡；指数增强 TP391. 7
A doi: 10.3969/j.issn.1671-7104.2019.01.003ZHU Wei 1, LIU Jian 1, ZHU Mingyue 2, SHAO Qin 1 , YAN Yu 1
1 Affiliated Hospital Nanjing University of TCM(Jiangsu Province Hospital of TCM), Nanjing, 210029
tyrannosaur>sourcing2 Biomedical Engineering Department, Nanjing Medical University, Nanjing, 210029
Objective In order to obtain more decision information from Digital Radiography(DR) images, an improved imageperspective是什么意思
enhancement algorithm is propod bad on the algorithm of Gauss-Laplacian pyramid. Methods The original algorithm is improved on the basis of the human visual characteristics and better enhancements, the low frequency components of the image is histogram equalized to make the image gray scale more balanced, and the high frequency component is enhanced by a hierarchical e
绍兴教育网xponential enhancement to make the details of the image clearer. Results The improved algorithm improves the contrast of DR images in chest, pelvic and spine, and makes the image more layered and obtains good image enhancement effect. Conclusion The results show that the improved algorithm is superior to the traditional algorithm in terms of image enhancement.
digital radiography, Gauss-Laplacian pyramid, histogram equalization, exponential enhancement
基于高斯-拉普拉斯金字塔的DR 图像增强改进算法研究
diet coke【作 者】【摘 要】【关 键 词】【中图分类号】【文献标志码】
【 Writers 】【 Abstract 】【Key words 】Rearch on Improved Algorithm of DR Image Enhancement Bad on Gauss-Laplacian Pyramid
0 引言
图像增强技术是对图像中的某些特征进行增强或抑制，提高感兴趣区的对比度，从而达到改善图像视觉效果的目的。对于医学DR （Digital Radiography ）图像而言，由于噪声或其他原因使图像对比度降低、边缘模糊，尤其是胸部、盆腔和脊椎等纹理信息较多的部位，需要更高的图像对比度才有利于医生诊断，因此需要研究DR 图像增强[1]。传统单一尺度增强技术，如直方图均衡、边缘增强等代
表两种不同思路的增强算法，均对提高图像对比度有较好效果，但无法做到既能突出细节边缘又能凸现层次感，且增强图像的同时会带来噪声，容易导致谷粒效应[2]。小波变换融合两种思路的优点，可较好地解决上述问题。高斯-拉普拉斯金字塔算法即基于小波分析的思想，在一尺度能更好地实现图像细节增强，是多尺度分析的经典算法[3]。金字塔算法对大分辨率的DR 图像增强方面有极大优势，也是DR 图像增强的重点研究算法[4]。既往对金字塔算法的研究主要集中在图像的细节增强方面，而没能很好地利用图像的低频分量，即影响人眼视觉系统的信息。此外，还未注意图像金字塔图像冗余信息对算法时间复杂度的影响[5]。本文在考虑人眼视觉特性及获得更好细节增强效果的前提下，对高斯-拉普拉斯金字塔算法提出了改进，根据实验结果对本文提出的算法进行分析及评价。
1 高斯-拉普拉斯金字塔算法阐述
高斯-拉普拉斯金字塔是最基本的图像塔，其基本原理是：以抽样率为2将图像分解为多尺度的金字塔图像序列，每次分解所得到的图像分辨率均下降为原来的1/2，因此每层图像大小变为前一层图像大小的1/4。然后将所有图像的金字塔在相应层上以一定的规则融合得到合成金字塔，再将该金字塔按照其形
