【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗图像增强，具体涉及一种肿瘤图像增强方法。
技术介绍
1、肿瘤ct图像线性增强能够提高图像的对比度和清晰度，帮助医生更准确地识别和定位肿瘤的位置和大小，从而为患者制定更精准的治疗方案提供重要的参考依据。同时，线性增强还可以帮助医生观察肿瘤的边界和周围组织的情况，有助于评估肿瘤的浸润程度和周围器官的受累情况，为手术和放疗等治疗提供更全面的信息支持。
2、传统的肿瘤图像增强方法为线性增强，且线性增强是对于全局灰度值进行调整的，对比度调整过大可能会使得图像对比度过高产生多余的噪声和伪影，对比度调整过小可能会使肿瘤图像边缘较为模糊且丢失病灶区域的细节，影响诊断的准确性，因为肿瘤ct图像本身具有复杂的组织结构和密度差异，线性增强无法充分考虑这些特点。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种肿瘤图像增强方法，以解决现有的问题：
2、本专利技术的一种肿瘤图像增强方法采用如下技术方案：
3、本专利技术一个实施例提供了一种肿瘤图像增强方法，该方法包括以下步骤：
4、采集肿瘤ct图像灰度图；获取灰度图调整窗口；
5、根据滑动过程中每个窗口中像素点的像素分布情况和肿瘤ct灰度图中的像素分布情况获取每个目标像素点的概率参数；根据每个目标像素点概率参数与对应窗口中像素点灰度值的离散程度和ct图像灰度图像素点灰度值的离散程度差值获取每个目标像素点概率调整参数；
6、根据每个窗口像素灰度值均值大小和ct图像灰度值均值大小获取每
7、根据每个目标像素点对应的概率调整参数，灰度控制因子和变化系数获取每个目标像素点对应的调整因子；根据每个目标像素点对应的调整因子对肿瘤图像进行增强。
8、进一步地，所述根据每个目标像素点对应的特征参数与相邻目标像素点对应的特征参数的差异大小获取变化参数，包括的具体方法为：
9、；
10、式中，表示第q个目标像素点对应的变化参数，示第q-1个目标像素点对应的变化参数，表示第q个目标像素点对应的特征参数，表示第q+1个目标像素点对应的特征参数，表示第j个目标像素点对应的特征参数，表示第j+1个目标像素点对应的特征参数，v表示目标像素点数量。
11、进一步地，所述根据每个目标像素点对应的变化参数和所有目标像素点对应变化参数均值的差异情况获取每个目标像素点对应的变化系数，包括的具体方法为：
12、；
13、式中，表示第q个目标像素点对应的变化系数，表示第q个目标像素点对应的特征参数，表示第q+1个目标像素点对应的特征参数，表示第j个目标像素点对应的特征参数，表示第j+1个目标像素点对应的特征参数，v表示目标像素点数量。
14、进一步地，所述根据滑动过程中每个窗口中像素点的像素分布情况和肿瘤ct灰度图中的像素分布情况获取每个目标像素点的概率参数，包括的具体方法为：
15、；
16、式中，表示第q个目标像素点对应的概率参数，表示第q个目标像素点对应窗口中像素点灰度值的离散程度，表示肿瘤ct图像灰度图中所有像素点灰度值的离散程度，表示第i个目标像素点对应窗口中像素点灰度值的离散程度，v表示肿瘤ct图像中窗口数量，也表示肿瘤ct图像中目标像素点数量。
17、进一步地，所述根据每个目标像素点概率参数与对应窗口中像素点灰度值的离散程度和ct图像灰度图像素点灰度值的离散程度差值获取每个目标像素点概率调整参数，包括的具体方法为：
18、；
19、式中，表示第q个目标像素点对应的概率调整参数，表示第q个目标像素点对应的概率参数，表示第q个目标像素点对应窗口中像素点灰度值的离散程度，表示肿瘤ct图像灰度图中所有像素点灰度值的离散程度。
20、进一步地，所述根据每个窗口像素灰度值均值大小和ct图像灰度值均值大小获取每个目标像素点灰度系数，包括的具体方法为：
21、；
22、式中，表示第q个目标像素点对应的灰度系数，c表示窗口长度，表示窗口中像素点的数量，表示肿瘤ct图像灰度图中所有像素点灰度值均值，表示第q个窗口中第j个像素点的灰度值，表示第i个窗口中第j个像素点的灰度值，v表示肿瘤ct图像中窗口数量，也表示肿瘤ct图像中目标像素点数量。
23、进一步地，所述根据每个窗口内像素点均值与肿瘤ct图像灰度图中像素点均值的差值大小及灰度系数获取每个目标像素点灰度控制因子，包括的具体方法为：
24、；
25、式中，表示第q个目标像素点对应的灰度控制因子，表示第q个目标像素点对应的灰度系数，c表示窗口长度，表示窗口中像素点的数量，表示肿瘤ct图像灰度图中所有像素点灰度值均值，表示第q个窗口中第j个像素点的灰度值，表示第i个窗口中第j个像素点的灰度值，v表示肿瘤ct图像中窗口数量，也表示肿瘤ct图像中目标像素点数量。
26、进一步地，所述根据每个目标像素点对应的概率调整参数，灰度控制因子和变化系数获取每个目标像素点对应的调整因子，包括的具体方法为：
27、；
28、式中，表示第q个目标像素点对应的调整因子，表示第q个目标像素点对应的变化系数，表示第q个目标像素点对应的灰度控制因子，表示第q个目标像素点对应的概率调整参数。
29、进一步地，所述根据每个目标像素点对应的概率调整参数和灰度控制因子获取每个目标像素点对应的特征参数，包括的具体方法为：
30、；
31、式中，表示第q个目标像素点对应的特征参数，表示第q个目标像素点对应的概率调整参数，表示第q个目标像素点对应的灰度控制因子。
32、进一步地，所述根据每个目标像素点对应的调整因子对肿瘤图像进行增强，包括的具体方法为：
33、用肿瘤ct图像灰度图中每个目标像素点的灰度值乘以目标像素点对应调整因子得到每个目标像素点的增强灰度值，将每个目标像素点的增强灰度值赋予对应的目标像素点，最终调整后的图像即为增强后的肿瘤图像。
34、本专利技术的技术方案的有益效果是：本专利技术通过设置滑动窗口，分别根据每个窗口中的像素分布特征对窗口对应目标像素点进行调整，对每个目标像素点进行自适应调整可以避免全局像素点调整时造成的对比度过低或过高问题，通过分析每个窗口中像素点灰度值的分布聚集情况和灰度值大小调整目标像素点灰度值可以使病灶区域像素点灰度值对比度增加，以便观察到更清晰的病理情况，判断了灰度图像噪声概率并根据概率调整像素点的灰度值，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种肿瘤图像增强方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种肿瘤图像增强方法，其特征在于，所述根据每个目标像素点对应的特征参数与相邻目标像素点对应的特征参数的差异大小获取变化参数，包括的具体方法为：
3.根据权利要求1所述一种肿瘤图像增强方法，其特征在于，所述根据每个目标像素点对应的变化参数和所有目标像素点对应变化参数均值的差异情况获取每个目标像素点对应的变化系数，包括的具体方法为：
4.根据权利要求1所述一种肿瘤图像增强方法，其特征在于，所述根据滑动过程中每个窗口中像素点的像素分布情况和肿瘤CT灰度图中的像素分布情况获取每个目标像素点的概率参数，包括的具体方法为：
5.根据权利要求1所述一种肿瘤图像增强方法，其特征在于，所述根据每个目标像素点概率参数与对应窗口中像素点灰度值的离散程度和CT图像灰度图像素点灰度值的离散程度差值获取每个目标像素点概率调整参数，包括的具体方法为：
6.根据权利要求1所述一种肿瘤图像增强方法，其特征在于，所述根据每个窗口像素灰度值均值大小和CT图像灰度值均值大小获取每
7.根据权利要求1所述一种肿瘤图像增强方法，其特征在于，所述根据每个窗口内像素点均值与肿瘤CT图像灰度图中像素点均值的差值大小及灰度系数获取每个目标像素点灰度控制因子，包括的具体方法为：
8.根据权利要求1所述一种肿瘤图像增强方法，其特征在于，所述根据每个目标像素点对应的概率调整参数，灰度控制因子和变化系数获取每个目标像素点对应的调整因子，包括的具体方法为：
9.根据权利要求1所述一种肿瘤图像增强方法，其特征在于，所述根据每个目标像素点对应的概率调整参数和灰度控制因子获取每个目标像素点对应的特征参数，包括的具体方法为：
10.根据权利要求1所述一种肿瘤图像增强方法，其特征在于，所述根据每个目标像素点对应的调整因子对肿瘤图像进行增强，包括的具体方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种肿瘤图像增强方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种肿瘤图像增强方法，其特征在于，所述根据每个目标像素点对应的特征参数与相邻目标像素点对应的特征参数的差异大小获取变化参数，包括的具体方法为：
3.根据权利要求1所述一种肿瘤图像增强方法，其特征在于，所述根据每个目标像素点对应的变化参数和所有目标像素点对应变化参数均值的差异情况获取每个目标像素点对应的变化系数，包括的具体方法为：
4.根据权利要求1所述一种肿瘤图像增强方法，其特征在于，所述根据滑动过程中每个窗口中像素点的像素分布情况和肿瘤ct灰度图中的像素分布情况获取每个目标像素点的概率参数，包括的具体方法为：
5.根据权利要求1所述一种肿瘤图像增强方法，其特征在于，所述根据每个目标像素点概率参数与对应窗口中像素点灰度值的离散程度和ct图像灰度图像素点灰度值的离散程度差值获取每个目标像素点概率调整参数，包括的具体方法为：
【专利技术属性】
技术研发人员：靳荣辉，
申请(专利权)人：陕西省人民医院陕西省临床医学研究院，
类型：发明
国别省市：
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