【摘 要】
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针对于部分MRI轮廓不清晰、细节模糊、噪声过大等缺点,提出一种改进的伽马校正图像增强的方法.该方法首先将图像变换到梯度域获得图像的梯度场;然后根据阈值将图像分割成两个不同的梯度区间,在不同梯度范围内进行相应的伽马变换以建立目标梯度场;最后根据变换后的目标梯度场重建出增强的图像.在图像重建过程中,本文通过对泊松方程进行数值求解以获得增强后的图像.为解决传统算法运算量较大的问题,本文先对图像进行分块处理,再组合拼接.结果表明:本算法使原图像的信息熵、图像平均差均有较大的提升.以本文选取的512×512 MRI
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130033;中国科学院大学,北京100049;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130033
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针对于部分MRI轮廓不清晰、细节模糊、噪声过大等缺点,提出一种改进的伽马校正图像增强的方法.该方法首先将图像变换到梯度域获得图像的梯度场;然后根据阈值将图像分割成两个不同的梯度区间,在不同梯度范围内进行相应的伽马变换以建立目标梯度场;最后根据变换后的目标梯度场重建出增强的图像.在图像重建过程中,本文通过对泊松方程进行数值求解以获得增强后的图像.为解决传统算法运算量较大的问题,本文先对图像进行分块处理,再组合拼接.结果表明:本算法使原图像的信息熵、图像平均差均有较大的提升.以本文选取的512×512 MRI图片为例,本算法将原图的信息熵从5.50提升到了 6.94,图像标准差由33.70提升到了 67.44.实验结果证明本方法在不提升图像噪声的基础上,能够有效地提升MRI的细节和轮廓信息.
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