【作者】 刘海华； 高智勇； 陈心浩； 舒振宇；

【Author】 Haihua Liu, Zhiyong Gao, Xinhao Chen, Zhenyu Shu (College of Electronics and Information Engineering, South-Central University for Nationalities, Hubei, Wuhan 430074)

【机构】 中南民族大学电子信息工程学院；

【摘要】 针对低对比度和强噪声特点图像给图像处理和图像应用所带来的困难,通过基于多尺度形态学操作的方法实现图像增强和噪声抑制的目的。该方法将传统的图像增强概念延伸到数学形态学多尺度空间中,利用多尺度形态学操作提取图像多尺度特征,并通过改变这些特征的强度实现图像局部对比度增强和噪声抑制。由于图像在结构上表现为不同尺度的特征,通过在多尺度下形态学 Top-hat 和 Bottom-hat 变换,可从原始图像中提取亮和暗特征。对所提取的特征图像进行加权,可以提升图像局部对比度,从而实现图像对比度增强。然而,图像中存在各种各样的噪声,在图像局部对比度增强的同时,其噪声的强度也同样增强。为了实现图像对比度增强的同时抑制噪声,采用统计的方法计算在不同尺度下,图像特征图像中连通分量的数量。由于图像中噪声的存在,连同特征数量在小尺度下非常大,且随尺度的增加而迅速下降。另外,图像中对象的灰度变化通常是平滑的,且其数量是有限的,且连同特征数量在一定尺度下将趋于稳定。因此,连同特征数量随尺度的变化曲线上将存在一个拐点,该拐点的尺度为最大的噪声尺度。对小于和大于该尺度的特征采取不同的加权系数策略,从而实现图像局部对比度增强和噪声抑制。实验证明该方法对超声图像局部对比度增强和噪声抑制是有效的。更多还原

【Abstract】 This paper presents a novel approach for local contrast enhancement of ultrasound image. The scheme to enhance local contrast of ultrasound image without speckle noise emphasis based on multiscale morphology is presented. The conventional theoretical concept of local contrast enhancement has been extended in the regime of mathematical morphology. The intensity values of the scale-specific features of the image extracted using multiscale transformation are modified for achieving local contrast enhancement and noise suppressing. Locally enhanced features are combined to reconstruct the final image. The approach may be particularly helpful in the clinical field as an aid to the diagnosis of pathology. We demonstrate effectiveness of the algorithm for ultrasound image enhancement in experiments.更多还原