抑制DR圖像光暈與噪聲的處理算法及其優化研究

【摘要】數字X射線攝影系統（Digital Radiography）是一種新的成像技術，針對DR圖像光暈與噪聲，在實驗了多種圖像增強算法的基礎之上，本文提出了一種改進的對比度受限直方圖均衡算法。通過應用本文提出的方法對人體各部位采集的圖像進行多次增強，證明了本方法可以很好地抑制光暈的產生。

【關鍵詞】DR CLAHE光暈圖像增強

隨著電子技術在各個方面的應用，圖像的數字化進程十分迅速。人們要求高質量的圖像，不僅僅為了滿足視覺需要，更因為在信號分析、通信技術和計算機科學的各個方面，都需要對各種圖像進行分析處理從而得出結論和相關數據。

一、自適應計算截止灰度級

人眼的識別能力是有限的，無法辨別圖像中過亮和過暗區域中灰度微小的變化，所占用過多的灰度級造成一定浪費，可以對灰度級進行壓縮。

2.1信噪比

信噪比是指信號源產生最大不失真信號強度與同時發出的噪聲強度之間的比率，通常以S/N表示，一般用分貝（dB）為單位，信噪比越高表示質量越好。同樣的定義也可以適用在醫學圖像中，我們首先可以通過計算一幅醫學圖像的均方誤差，然后由均方誤差推算出其峰值信噪比。

2.2信息熵

我們將H（u）稱為信息的熵，它表示的含義是觀察到單個信源符號輸出時能夠獲取的平均信息量。當信源各符號的出現概率相等時，此時熵達到最大，此時信源能夠提供最大可能的信源符號平均信息量。

三、程序實現及結果分析

由圖1可以發現，應用綜合算法，可以明顯增強圖像的層次感，比如大骨盆及脊柱上側，效果與處理前相比有了顯著提高；腓骨圖像經過處理后，可以明顯觀察到踝關節部分的鋼板和鋼釘，同時裙子的褶皺也被真實還原，比起原圖，處理后的圖像提供了更多的信息量。

雖然主觀上已經可以明顯看出這種綜合算法處理后的圖像效果，我們仍然需要客觀評價標準來衡量，即本節前述的峰值信噪比（PSNR）和信息熵（MSE），現分別選取大骨盆、腳、頸椎、膝蓋和腰椎圖像，計算其處理前后的峰值信噪比和信息熵。運用改進算法得到的實驗數據和Contextvision公司標準的數據對比如表1和表2所示。

顯而易見，使用自適應直方圖均衡與反銳化掩模融合技術的圖像增強算法，圖像在盡可能多的保持原始圖像信息及避免噪聲放大的同時，增強了圖像的可視性，尤其是暗區及細微部分的層次感大大加強，而且無偽影產生，視覺效果得到了極大改善，此增強方法比Contextvision公司的所達到的標準更高，即還原的信息量更大。

四、總結

本文以數字圖像處理為背景，提出了能抑制光暈現象的改進的對比度受限直方圖均衡算法。對算法進行優化之后，設計了一個醫學圖像處理軟件。本文設計的軟件系統已經嵌入到醫院的DR影像系統中進行實際應用，并且圖像的處理效果得到了醫生的認可，處理時間滿足點片的時間要求。

參考文獻

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