基于多尺度Retinex的数字X光图像增强方法研究

提出了基于多尺度Retinex(MSR)方法的医学数字X光图像增强处理方法,论述了该算法的原理及实现方法。在3种标准偏差下,求得高斯滤波系数;然后使用3种不同的高斯滤波系数对X光图像进行卷积操作,将3种标准偏差尺度下得到的结果进行加权平均;最后将输出灰度值进行增益映射,得到可用于显示的结果。试验结果表明:MSR算法既可实现低对比的数字X光图像增强,又能实现图像的动态范围压缩,可显著提高暗区数字X光图像的信息。将该方法与几种常用图像增强方法进行了分析比较,表明MSR算法使得X光图像具有更好的灰度分布,能够显著提高暗区图像的信息量,其增强后的信息熵是常规增强方法的2倍,表现出了优良的性能。该方法克服了目前常规的数字X光图像增强方法的不足,能够满足医生临床诊断的要求。