图像增强方法及装置制造方法及图纸

技术编号:14007967 阅读:144 留言:0更新日期:2016-11-17 06:10
一种图像增强方法及装置,所述图像增强方法包括:基于第一变换将所述图像分解为L层;基于第二变换将所述图像分解为L+N层,N≥1;基于第二变换分解得到的第L层的低频图像和第一变换分解得到的第一层至第L层的高频图像进行重构。本发明专利技术技术方案在很大程度上增强了图像的对比度,提高了图像的质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理
,特别涉及一种图像增强方法及装置
技术介绍
数字X射线摄影(DR,Digital Radiography)设备是计算机数字图像处理技术与X射线放射技术相结合而形成的一种先进的医疗设备。数字X射线摄影设备因其辐射剂量小、影像质量高、疾病的检出率和诊断的准确性较高而被广泛的应用。对于数字X射线摄影设备而言,探测器直接输出的图像的对比度较低,不利于医生观察病灶以及一些细微的细节。为了使得医生能更加方便和准确的诊断患者的病情,DR设备的图像后处理算法中通常会采用图像增强方法以增加图像的对比度,使得图像的细节更加突出和清晰。目前,通常采用基于多尺度的图像增强方法来对DR设备采集到的图像进行增强,如小波变换、拉普拉斯金字塔图像增强等方法。然而采用目前的增强方法对采集到的图像处理后,增强后的图像的质量不高,不符合实际的临床需求,给医生的诊断带来了不便的同时,也可能导致漏诊或者误诊情况的发生。因此,如何对图像进行增强以提高图像质量,成为目前亟待解决的问题之一。
技术实现思路
本专利技术要解决的问题是提供一种图像增强方法及装置,以提高图像的对比度,进而提高图像的质量。为解决上述问题,本专利技术技术方案提供一种图像增强方法,包括:基于第一变换将所述图像分解为L层;基于第二变换将所述图像分解为L+N层,N≥1;基于第二变换分解得到的第L层的低频图像和第一变换分解得到的第一层至第L层的高频图像进行重构。可选的,所述基于第二变换分解得到的第L层的低频图像和第一变换分解得到的第一层至第L层的高频图像进行重构包括:以第二变换分解得到的第L层的低频图像更新第一变换分解得到的第L层的低频图像;以第一变换分解得到的第一层至第L层的高频图像和更新后的第L层的低频图像进行重构。可选的,所述以第一变换分解得到的第一层至第L层的高频图像和更新后的第L层的低频图像进行重构包括:对更新后的第L-i层的低频图像进行双线性内插或三次内插以获得第L-i层的第一图像,基于所述第L-i层的第一图像和第L-i层的高频图像获得更新后的第L-i-1层的低频图像,0≤i≤L-2;重复上述过程,直至获得更新后的第一层的低频图像;以第一层的高频图像和更新后的第一层的低频图像进行重构。可选的,所述基于第二变换分解得到的第L层的低频图像和第一变换分解得到的第一层至第L层的高频图像进行重构包括:对第一变换分解得到的第一层至第L层的高频图像分别进行增强;以第二变换分解得到的第L层的低频图像更新第一变换分解得到的第L层的低频图像;以增强后的第一层至第L层的高频图像和更新后的第L层的低频图像进行重构。可选的,所述以增强后的第一层至第L层的高频图像和更新后的第L层的低频图像进行重构包括:对更新后的第L-i层的低频图像进行双线性内插或三次内插以获得第L-i层的第二图像,基于所述第L-i层的第二图像和增强后的第L-i层的高频图像获得更新后的第L-i-1层的低频图像,0≤i≤L-2;重复上述过程,直至获得更新后的第一层的低频图像;以增强后的第一层的高频图像和更新后的第一层的低频图像进行重构。可选的,所述第二变换分解得到的第L层的低频图像通过对所述第二变换分解得到的第L+N层的低频图像和增强了的第L+1层至第L+N层的高频图像重构获得。可选的,对第二变换分解得到的第L+N层的低频图像和增强了的第L+1层至第L+N层的高频图像重构包括:对第L+N-i层的低频图像进行双线性内插或三次内插以获得第L+N-i层的第三图像,基于所述第L+N-i层的第三图像和增强后的第L+N-i层的高频图像重构第L+N-i-1层的低频图像,0≤i≤N-1;重复上述过程,直至重构第L层的低频图像。可选的,所述第一变换为拉普拉斯变换,第二变换为小波变换。为解决上述问题,本专利技术技术方案还提供一种图像增强装置,包括:第一分解单元,用于基于第一变换将所述图像分解为L层;第二分解单元,用于基于第二变换将所述图像分解为L+N层,N≥1;重构单元,用于基于第二变换分解得到的第L层的低频图像和第一变换分解得到的第一层至第L层的高频图像进行重构。可选的,所述第一分解单元包括拉普拉斯变换模块,所述第二分解单元包括小波变换模块。与现有技术相比,本专利技术技术方案具有以下优点:通过第一变换将所述图像分解为L层,通过第二变换将所述图像分解为L+N层,N≥1层,并基于第二变换分解得到的第L层的低频图像和第一变换分解得到的第一层至第L层的高频图像进行重构,由于将第一变换分解得到的前L层信息和第二变换分解得到的第L+N层的信息进行了有效的结合,进而既可以对图像内部的细微细节进行增强也可以对图像边缘进行增强,提高了重构后的图像的质量。对于医学图像而言,增强后的图像质量符合实际的临床需求,由于图像的内部和边缘都得到了相应的增强,进而也在一定程度上降低了漏诊或者误诊的几率。进一步地,第二变换分解得到的第L层的低频图像以通过对所述第二变换分解得到的第L+N层的低频图像和增强了的第L+1层至第L+N层的高频图像重构获得。采用该方式获得第二变换分解得到的第L层的低频图像,可以进一步的增强最终重构获得的图像的对比度,进而提高图像的质量。进一步地,在基于第二变换分解得到的第L层的低频图像和第一变换分解得到的第一层至第L层的高频图像进行重构的过程中,对第一变换分解得到的第一层至第L层的高频图像进行增强,最终以在第一变换中更新了的第L层的低频图像和增强了的第一层至第L层的高频图像来进行重构,由于对第一变换分解得到的第一层至第L层的高频图像又进行了增强,因此,在很大程度上增强了图像内部的细微细节和边缘,提高了重构后的图像的质量,对于医学图像而言,重构后的图像质量符合实际的临床需求。进一步地,在对第二变换分解得到的第L层的低频图像进行重构时,改变对第L+1层至第L+N层的低频图像的插值方式,可以避免第L层的低频图像中出现振荡伪影,在以更新后的第一变换分解得到的第一层至第L层的低频图像和第一变换分解得到的第一层至第L层的高频图像进行重构时,改变对更新后的每一层的低频图像的插值方式,可以去除重构获得的图像中存在的振荡伪影,由于去除了第二变换和第一变换分解过程中可能存在的振荡伪影,因此在提高图像对比度的同时也去除了图像中存在的振荡伪影,进一步地提高了图像的质量。对于医学图像而言,则使得最终获得的医学图像更加符合实际的临床需求,更好地减少了漏诊或者误诊情况的发生。附图说明图1是本专利技术实施方式的图像增强方法的流程示意图;图2是本专利技术实施方式的图像增强装置的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂,下面结合附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明。在以下描述中阐述了具体细节以便于充分理解本专利技术。但是本专利技术能够以多种不同于在此描述的其它方式来实施,本领域技术人员可以在不违背本专利技术内涵的情况下做类似推广。因此本专利技术不受下面公开的具体实施方式的限制。正如现有技术中所描述的,采用目前的图像增强方法在对图像进行增强时,获得的图像质量并不理想,如采用小波变换或者拉普拉斯变换对图像进行增强时,增强后的图像的对比度并不明显,对于医学图像而言,增强后的图像可能不符合实际的临床需求,导致漏诊或者误诊。专利技术人经过分析发现,在采用小波变换进行图像增强时,本文档来自技高网...
图像增强方法及装置

【技术保护点】
一种图像增强方法,其特征在于,包括:基于第一变换将所述图像分解为L层;基于第二变换将所述图像分解为L+N层,N≥1;基于第二变换分解得到的第L层的低频图像和第一变换分解得到的第一层至第L层的高频图像进行重构。

【技术特征摘要】
1.一种图像增强方法,其特征在于,包括:基于第一变换将所述图像分解为L层;基于第二变换将所述图像分解为L+N层,N≥1;基于第二变换分解得到的第L层的低频图像和第一变换分解得到的第一层至第L层的高频图像进行重构。2.如权利要求1所述的图像增强方法,其特征在于,所述基于第二变换分解得到的第L层的低频图像和第一变换分解得到的第一层至第L层的高频图像进行重构包括:以第二变换分解得到的第L层的低频图像更新第一变换分解得到的第L层的低频图像;以第一变换分解得到的第一层至第L层的高频图像和更新后的第L层的低频图像进行重构。3.如权利要求2所述的图像增强方法,其特征在于,所述以第一变换分解得到的第一层至第L层的高频图像和更新后的第L层的低频图像进行重构包括:对更新后的第L-i层的低频图像进行双线性内插或三次内插以获得第L-i层的第一图像,基于所述第L-i层的第一图像和第L-i层的高频图像获得更新后的第L-i-1层的低频图像,0≤i≤L-2;重复上述过程,直至获得更新后的第一层的低频图像;以第一层的高频图像和更新后的第一层的低频图像进行重构。4.如权利要求1所述的图像增强方法,其特征在于,所述基于第二变换分解得到的第L层的低频图像和第一变换分解得到的第一层至第L层的高频图像进行重构包括:对第一变换分解得到的第一层至第L层的高频图像分别进行增强;以第二变换分解得到的第L层的低频图像更新第一变换分解得到的第L层的低频图像;以增强后的第一层至第L层的高频图像和更新后的第L层的低频图像进行重构。5.如权利要求4所述的图像增强方法,其特征在于,所述以增强后的第一层至第L层的高频图像和更新后的...

【专利技术属性】
技术研发人员:边钺岩周海华江春花闫晶
申请(专利权)人:上海联影医疗科技有限公司
类型:发明
国别省市:上海;31

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