【摘 要】
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针对传统的小波增强算法应用于医学CT图像时处理效果不理想。存在许多问题,如在增强图像的同时使图像的细节丢失,减弱图像中目标的边缘信息,降低了图像的对比度。为保持良好的边缘细节信息,突出CT图像敏感信息,更好地重构增强图像,提出了一种基于多视小波变换融合的医学CT图像增强算法。该算法利用乘性分解得到原始图像的细节图和利用聚类的共显性方法得到原始图像的显著图并且通过小波变换进行融合,然后对图像融合准则
【机 构】
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东北石油大学物理与电子工程学院,黑龙江省高校共建测试计量技术及仪器仪表研发中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(51574087),东北石油大学教育创新计划(JYCX_CX09_2018)项目资助。
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针对传统的小波增强算法应用于医学CT图像时处理效果不理想。存在许多问题,如在增强图像的同时使图像的细节丢失,减弱图像中目标的边缘信息,降低了图像的对比度。为保持良好的边缘细节信息,突出CT图像敏感信息,更好地重构增强图像,提出了一种基于多视小波变换融合的医学CT图像增强算法。该算法利用乘性分解得到原始图像的细节图和利用聚类的共显性方法得到原始图像的显著图并且通过小波变换进行融合,然后对图像融合准则进行权衡,分别对图像的低频信号加权平均和高频信号方差取大进行处理得到重构图像。实验结果表明,该方法的增强
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