【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学图像处理，尤其涉及一种医学图像直方图均衡化方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、随着医学的快速发展，对医学图像的清晰度要求也日益提高，为了更加清晰地显示由机器采集到的医学图像，更加准确地辅助医生诊断和治疗，通常会对采集到的医学图像进行增强。
2、目前，对医学图像进行直方图均衡化是医学图像增强常用的一种方法，主要是通过调整医学图像的动态范围，使得图像灰度分布更均匀，图像对比度更好，清晰度更高。
3、但是，由于目前常用的直方图均衡化是对整幅医学图像做全局均衡化，对灰度级较少的医学图像均衡化处理后，医学图像亮的区域变得过亮，暗的部分过暗，背景噪声也通常被放大，容易导致出现部分区域对比度下降及局部细节变差甚至丢失的问题。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中存在的容易导致出现部分区域对比度下降及局部细节变差甚至丢失的问题，本专利技术提供了如下技术方案。
2、本专利技术一方面提供了一种医学图像直方图均衡化的方法，包括：
3、获取待处理的医学图像；
4、对所述待处理的医学图像进行网格化处理，得到多个非等面积子区域；
5、针对每个预设的分段数目，确定每个非等面积子区域直方图在该分段数目下的信息熵之和；
6、根据信息熵之和中的最大信息熵，将每个非等面积子区域的直方图划分为多段；
7、对每个非等面积子区域对应的多段直方图均进行均衡化，得到每个非等面积子区域对应的均衡子区域；p>
8、通过插值方法，将每个非等面积子区域对应的均衡子区域进行拼接，得到均匀图像。
9、优选地，对所述待处理的医学图像进行网格化处理，得到多个非等面积子区域，包括：
10、将所述待处理的医学图像划分为多个等面积的网格区域；
11、针对每个网格区域，判断该网格区域是否满足公式，若是，则选取与该网格区域相邻的网格区域并合并，得到新的网格区域，并继续判断新的网格区域是否满足所述公式，直到新的网格区域不满足所述公式为止，将新的网格区域作为非等面积子区域，若否，则将该网格区域作为非等面积子区域，其中，为网格区域的灰度范围，为该网格区域内灰度为的像素数目，为该网格区域的像素数目，为预设的阈值。
12、优选地，选取与该网格区域相邻的网格区域，包括：
13、针对每个相邻的网格区域，通过公式，确定该相邻的网格区域的均衡值；选取所述均衡值最小的网格区域。
14、优选地，针对每个预设的分段数目，确定每个非等面积子区域直方图在该分段数目下的信息熵之和，包括：
15、针对每个预设的分段数目，根据该预设的分段数目，通过公式和，确定每个非等面积子区域在该预设的分段数目下对应的子直方图信息熵，其中，为子直方图信息熵，为图像灰度级，为非等面积子区域的直方图内灰度为的像素数目，为非等面积子区域的第个子直方图的像素总数，为灰度值为的像素出现的概率，为预设的分段数目；确定每个非等面积子区域在该预设的分段数目下对应的子直方图信息熵之和，得到每个非等面积子区域在不同分段数目下的信息熵之和。
16、优选地，根据信息熵之和中的最大信息熵，将每个非等面积子区域的直方图划分为多段，包括：
17、确定最大信息熵对应的分段数目；
18、针对每个非等面积子区域的直方图，确定该非等面积子区域的直方图的灰度均值；
19、以所述灰度均值作为分界阈值，将每个非等面积子区域的直方图首先分为两段，当所分的段数为最大信息熵对应的分段数目时，则分段结束，否则再分别针对已分段的每段直方图，确定该段的灰度均值，并以该段的最小灰度值、灰度均值和最大灰度值生成新的分段，直到每个非等面积子区域的直方图总分段数等于最大信息熵对应的分段数目为止。
20、优选地，通过插值方法，将每个非等面积子区域对应的均衡子区域进行拼接，得到均匀图像，包括：
21、通过双线性插值公式，将每个非等面积子区域对应的均衡子区域进行拼接，得到均匀图像，其中，为均匀图像，为线性插值处理操作，为第个非等面积子区域，为第个非等面积子区域对应的均衡子区域。
22、本专利技术的第二方面，提供一种医学图像直方图均衡化装置，包括：
23、获取模块，用于获取待处理的医学图像；
24、网格处理模块，用于对所述待处理的医学图像进行网格化处理，得到多个非等面积子区域；
25、确定模块，用于针对每个预设的分段数目，确定每个非等面积子区域直方图在该分段数目下的信息熵之和；
26、划分模块，用于根据信息熵之和中的最大信息熵，将每个非等面积子区域的直方图划分为多段；
27、均衡模块，用于对每个非等面积子区域对应的多段直方图均进行均衡化，得到每个非等面积子区域对应的均衡子区域；
28、插值模块，用于通过插值方法，将每个非等面积子区域对应的均衡子区域进行拼接，得到均匀图像。
29、本专利技术的第三方面提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有多条指令，所述处理器用于读取所述指令并执行如第一方面所述的方法。
30、本专利技术的第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述多条指令可被处理器读取并执行如第一方面所述的方法。
31、本专利技术提供的医学图像直方图均衡化的方法、装置、电子设备和存储介质，具有如下有益效果：本专利技术根据医学图像的灰度分布特点，把整幅医学图像划分为多个非等面积子区域，使得非等面积子区域内的灰度具有近似性，并选取信息熵最大时的分段数目作为所述子区域直方图的最佳分段数目，然后分别对每个非等面积子区域进行均衡化，再将均衡子区域进行拼接，得到均匀图像，相较于现有技术中的全局均衡化而言，能够提高医学图像的均衡化效果及一致性，避免出现部分区域对比度下降及局部细节变差甚至丢失的问题，同时提高了均衡化的速度与效率。
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1.一种医学图像直方图均衡化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种医学图像直方图均衡化方法，其特征在于，对所述待处理的医学图像进行网格化处理，得到多个非等面积子区域，包括：
3.根据权利要求2所述的一种医学图像直方图均衡化方法，其特征在于，选取与该网格区域相邻的网格区域，包括：
4.根据权利要求1所述的一种医学图像直方图均衡化方法，其特征在于，针对每个预设的分段数目，确定每个非等面积子区域直方图在该分段数目下的信息熵之和，包括：
5.根据权利要求4所述的一种医学图像直方图均衡化方法，其特征在于，根据信息熵之和中的最大信息熵，将每个非等面积子区域的直方图划分为多段，包括：
6.根据权利要求1所述的一种医学图像直方图均衡化方法，其特征在于，通过插值方法，将每个非等面积子区域对应的均衡子区域进行拼接，得到均匀图像，包括：
7.一种医学图像直方图均衡化装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有多条指令，所述处理器用于读取所述指令并执行如权利
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述多条指令可被处理器读取并执行如权利要求1-6任一所述的医学图像直方图均衡化方法。
...【技术特征摘要】
1.一种医学图像直方图均衡化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种医学图像直方图均衡化方法，其特征在于，对所述待处理的医学图像进行网格化处理，得到多个非等面积子区域，包括：
3.根据权利要求2所述的一种医学图像直方图均衡化方法，其特征在于，选取与该网格区域相邻的网格区域，包括：
4.根据权利要求1所述的一种医学图像直方图均衡化方法，其特征在于，针对每个预设的分段数目，确定每个非等面积子区域直方图在该分段数目下的信息熵之和，包括：
5.根据权利要求4所述的一种医学图像直方图均衡化方法，其特征在于，根据信息熵之和中的最大信息熵，将每个非等面积...
【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏宇，
申请(专利权)人：北京智源人工智能研究院，
类型：发明
国别省市：
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