專利名稱：自適應醫(yī)用圖像增強處理的方法
技術領域：
本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，尤其是涉及一種醫(yī)用圖像自適應增強處理的方法。
背景技術：
近年，數(shù)字化醫(yī)學影像學設備有了很大的進步。繼CT、PET、SPECT、DSA、MRI、數(shù)字化超聲、數(shù)字化胃腸攝影和數(shù)字化乳腺攝影之后，計算機X線攝影(computed radiography, CR)和數(shù)字X線攝影(digital radiography,DR)等新技術問世，醫(yī)學影像學全面數(shù)字化的時代已經(jīng)來臨。隨著數(shù)字化醫(yī)學影像學設備的進步，醫(yī)師的診斷方法也發(fā)生了根本的變化。 過去，用影像學設備所拍攝的醫(yī)用圖像直接打印在膠片上，醫(yī)師通過觀察膠片的“硬讀片” 方法進行診斷。現(xiàn)在，用影像學設備所拍攝的數(shù)字化醫(yī)用圖像保存在一個服務器上，醫(yī)師通過和網(wǎng)絡連接的LCD等顯示設備觀察再現(xiàn)原始圖像的“軟讀片”方法進行診斷。在醫(yī)生進行“軟讀片”時，由于顯示設備是圖像的最終呈現(xiàn)者，因此，顯示質量極大地影響著診斷精度。而目前的醫(yī)用顯示設備僅通過改進顯示設備的物理材料屬性來提高顯示質量，其成本非常昂貴。醫(yī)院出于對成本的考慮，常常舍棄醫(yī)用顯示器的配置，以普通顯示器來代替。然而，一方面，從“軟讀片”時所使用的硬件設備來看，普通顯示器和醫(yī)用顯示器的顯像管等物理特性不同，例如，普通顯示器的最大亮度僅是醫(yī)用顯示器的1/2，而較小的亮度范圍導致從原始醫(yī)用圖像中的灰度差轉化成的用于人眼分辨的亮度差較小，以致于人眼無法分辨，從而發(fā)生病灶的漏發(fā)現(xiàn)。普通顯示器不具有DICOM校正功能，而顯示設備的亮度等固有物理特性隨著使用時間的增長而衰減，從而影響顯示質量的穩(wěn)定性和一致性， 導致醫(yī)師的誤診斷。另一方面，從“軟讀片”時所使用的圖像來看，DICOM圖像的像素灰階可以達到65536個，而普通顯示器的顯示系統(tǒng)的調(diào)色板只能顯示256種顏色。因此，IObit, 12bit和16bit的原醫(yī)用圖像變換成一般顯示器的R、G、B各為^Dit的顯示圖像時，一部分灰階信息丟失從而引起顯示質量低下。此外，在獲取原醫(yī)用圖像數(shù)據(jù)時，成像的技術參數(shù)是由攝影技師在特定攝影條件下所決定的，按照原成像的技術參數(shù)在不同的顯示設備上再現(xiàn)原圖像時，顯示設備的顯示參數(shù)并不一定適合要顯示的圖像，特別是多種類的醫(yī)用圖像同時在一個顯示設備再現(xiàn)時，顯示設備的顯示參數(shù)并不是完全適合每一種圖像。進一步，醫(yī)用圖像數(shù)據(jù)在獲取和傳輸過程中產(chǎn)生的噪音和不同醫(yī)師所需要的顯示設備的顯示參數(shù)不同，而目前還沒有合適的調(diào)整方法也可能引起醫(yī)師的誤診斷。因此，用顯示設備實現(xiàn)醫(yī)師“軟讀片”時，非常需要根據(jù)顯示設備的物理屬性等硬件條件及實施“軟讀片”診斷醫(yī)師的主觀要求，對要顯示的圖像進行自適應處理以對應顯示設備的物理屬性，從而提高顯示設備的診斷能力。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種醫(yī)用圖像自適應增強處理的方法，通過實施自適應醫(yī)用圖像增強處理的方法解決上述問題。尤其是普通顯示器和醫(yī)用顯示器的顯像管等物理特性不同的問題，以便提高普通顯示器的診斷能力，使其達到價格昂貴的醫(yī)用顯示器的顯示效果。一種自適應醫(yī)用圖像增強處理的方法，包括如下步驟(1)對原始醫(yī)用圖像進行去除噪音處理后得到第一臨時圖像；(2)壓縮第一臨時圖像中的非診斷特征成分獲取第二臨時圖像；(3)采用預先設計的特征抽出濾波器，抽出圖像的高頻信號成分獲取第三臨時圖像；(4)對第三臨時圖像進行解析分類，獲取低信號領域內(nèi)的診斷特征成分的第四臨時圖像、高信號領域內(nèi)的診斷特征成分的第五臨時圖像和噪音成分的第六臨時圖像；(5)通過圖像合成手段，將第二臨時圖像、第四臨時圖像、第五臨時圖像和第六臨時圖像進行加權疊加，然后根據(jù)存儲的圖像處理條件對合成處理后的圖像進行調(diào)整，獲取診斷用的顯示圖像。通過該方法的使用，取得如下的有益效果針對在原攝影條件下紀錄的多位圖像，S卩10bit、12bit、16bit圖像，實施本發(fā)明的自適應醫(yī)用圖像增強處理方法后，由于顯示圖像的診斷特征按照顯示設備的固有特性在顯示前被實時增強了，從而避免了原醫(yī)用圖像變換成顯示圖像時所引起的診斷信息的丟失，可使顯示圖像的診斷能力得到提高。本發(fā)明的自適應醫(yī)用圖像增強處理方法里包含了去除噪音的步驟。由于醫(yī)用圖像中的噪音和病變特征信號通常具有相近的頻率特性，現(xiàn)有消噪濾波器技術的缺點是在消去噪音時，供醫(yī)生診斷用的病變特征也被同時消去。而本發(fā)明利用小波分析實現(xiàn)了把想增強的圖像細節(jié)和不想增強的噪音成分的成功分離，在具有病變信號特征被保留和增強的同時，能成功地把噪音消去。本發(fā)明以圖像獲取設備類型的檢查部位為單位設計的特征抽出濾波器能保證全部抽出感興趣的診斷特征，在抽取的高頻分量中分離出了噪音成分，在診斷特征增強時特別對噪音成分進行了抑制，這就避免了現(xiàn)有技術中的方法在有效增強圖像組織邊緣和細節(jié)信息的同時，噪音也會增加的問題。本發(fā)明的技術參數(shù)可被用戶在實機DICOM校正過的顯示狀態(tài)下進行調(diào)整設定，可使用戶、每一種醫(yī)用圖像以及所用顯示設備的顯示參數(shù)達到最佳匹配狀態(tài)。這樣就解決了由于顯示設備的亮度范圍相對較小所引起的病灶的漏發(fā)現(xiàn)問題。對于不同的顯示設備，僅通過調(diào)整技術參數(shù)就可使該設備達到醫(yī)用顯示器的顯示效果。采取定期對顯示設備的亮度等固有物理特性進行測量，實機校正顯示設備和更新技術參數(shù)的方法可使圖像顯示的一致性和穩(wěn)定性得到實現(xiàn)。此外，醫(yī)師可調(diào)整設定適合自己的顯示設備的顯示參數(shù)，從而可實現(xiàn)在最適當?shù)脑\斷環(huán)境和設備條件下進行診斷的臨床要求?？墒宫F(xiàn)有醫(yī)用顯示設備的性價比得到大幅度提升。本發(fā)明采用自適應醫(yī)用圖像增強處理的手段，提高顯示設備的診斷能力。使一般顯示器達到醫(yī)用顯示設備的顯示效果，具有同樣的診斷能力，而成本可降低30%。從而可大幅度的降低建立數(shù)字化醫(yī)院的成本，推動 “軟讀片”診斷方法的普及，提高診斷精度并減少病人負擔。


圖1是根據(jù)本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例的用于自適應醫(yī)用圖像增強處理的方法流程圖；圖2是按照本發(fā)明的方法中的去除噪音時所設計的小波分解樹的結構圖；圖3是根據(jù)本發(fā)明的方法中步驟(1)的方法流程圖；圖4是根據(jù)本發(fā)明的另一個優(yōu)選實施例的用于自適應醫(yī)用圖像增強處理的方法流程圖；圖5是利用普通液晶顯示器顯示的原CR胸部圖像；圖6是按照本發(fā)明的方法中的將圖5的圖像進行去除噪音后所顯示的圖像；圖7是按照本發(fā)明的方法最終獲得的CR胸部顯示圖像；圖8是利用普通液晶顯示器顯示的原CT肺部圖像；圖9是按照本發(fā)明的方法最終獲得的CT肺部顯示圖像；圖10是利用普通液晶顯示器顯示的原Mammography乳房圖像；圖11是按照本發(fā)明的方法最終獲得的Mammography乳房顯示圖像；圖12是利用普通液晶顯示器顯示的原MR T2頭部圖像；圖13是按照本發(fā)明的方法最終獲得的MR T2頭部顯示圖像。
具體實施例方式下面將參照附圖更加詳細地描述根據(jù)本發(fā)明的自適應醫(yī)用圖像增強處理方法的具體實施方式
。如圖1所示，該自適應醫(yī)用圖像增強處理的方法包括如下步驟(1)對原始醫(yī)用圖像進行去噪音增強處理后得到第一臨時圖像；進一步地，該步驟還包括如下步驟，如圖3所示，(Ia)以噪音特性種類為單位設計小波基；(Ib)將原始醫(yī)用圖像轉化為多位的顯示圖像；(Ic)采用上述設計的小波基對多位的顯示圖像進行小波包變換，對小波包變換系數(shù)實施閾值處理；(Id)基于上述小波包變換系數(shù)，利用小波包逆變換得到第一臨時圖像。該步驟(1)的技術方案的特征在于以噪音特性種類為單位設計小波基并設計了圖2所示的Wavelet Decomposition Tree，該小波分解樹比一般的小波分解樹能更詳細的分解原圖像中的同時含有病變特征和噪音的高頻率成分。小波基的設計基于小波變換系數(shù)度量了小波和所變換信號類似度的原理，使得在分解后的小波系數(shù)中噪音能量集中在模數(shù)較小的系數(shù)里。其中，該步驟可以被設定為執(zhí)行、非執(zhí)行兩種狀態(tài)。在非執(zhí)行狀態(tài)，第一臨時圖像是指原始醫(yī)用圖像，該第一臨時圖像用Il(x，y)表示。(2)壓縮第一臨時圖像中的非診斷特征成分獲取第二臨時圖像，該第二臨時圖像用12 (X，y)表示；由于影像診斷是通過觀察圖像中的一個自然漸變的信號領域帶內(nèi)，是否有信號值的躍變特征而判斷病灶的有無。例如，在MR Tl類影像中，既要在低信號領域帶內(nèi)觀察是否有突變的低信號，又要在高信號領域帶內(nèi)觀察是否有突變的高信號。該步驟中，先把圖像分解為低、中、高三個信號領域帶，然后利用Gamma校正，通過在不同的信號領域帶內(nèi)設定不同的Gamma值的方法來實現(xiàn)中間信號領域帶的壓縮，獲取第二臨時圖像。其中，像這樣的Gamma值作為調(diào)整圖像全體診斷特征成分的控制參數(shù)，標記為 gGain，可被用戶適當?shù)恼{(diào)節(jié)設定。該Gamma校正的一般公式可表示為I2(x，y) = Il (χ, y)gGain ；(3)采用預先設計的特征抽出濾波器，抽出原始圖像的高頻信號成分獲取第三臨時圖像；該步驟中的特征抽出濾波器為設計的整數(shù)型低通濾波器，并以單行向量的形式預先存放在圖像處理準備單元中，而且該濾波器是以圖像獲取設備類型的檢查部位的信息為單位進行設計，其中濾波器的卷積核大小根據(jù)診斷特征決定，例如，CR-胸部圖像采用卷積核大小為33個像素的整數(shù)型低通濾波器。Mammography圖像采用卷積核大小為25個像素的整數(shù)型低通濾波器等等。這里對應的檢查部位有CR-胸部、CR-手足等小骨部、CR-脊椎等大骨部、CR腹部、數(shù)字化乳腺攝影Mammography圖像、MR-Tl類圖像、MR-T2類圖像、CT-胸肺部、CT-頭部等20種。采用預設的整數(shù)型低通濾波器，可加快處理速度。進一步地，該步驟的處理過程包括如下步驟(3a)利用低通濾波器對原始醫(yī)用圖像進行濾波；(3b)對濾波后的圖像進行卷積處理，得到低通平滑圖像；(3c)用原始醫(yī)用圖像減去低通平滑圖像，獲取高頻信號成分。(4)對第三臨時圖像進行解析分類，獲取低信號領域內(nèi)的診斷特征成分的第四臨時圖像、高信號領域內(nèi)的診斷特征成分的第五臨時圖像和噪音成分的第六臨時圖像；該步驟中的解析分類，是通過采用直方圖的方法快速計算出上述步驟(3)中獲取的高頻信號絕對值的中值，并把該中值的三分之一設定為閾值。其中，大于該閾值的高頻信號值作為高信號領域內(nèi)的診斷特征成分；小于該閾值的相反數(shù)的高頻信號值作為低信號領域內(nèi)的診斷特征成分；其余的高頻信號作為噪音成分來進行分類。該閾值可被用戶調(diào)整設定。(5)通過圖像合成手段，將第二臨時圖像、第四臨時圖像、第五臨時圖像和第六臨時圖像進行加權疊加，然后根據(jù)設定的圖像處理條件對合成處理后的圖像進行調(diào)整，獲取診斷用的顯示圖像。該步驟中得到的合成處理后的圖像為N (x, y) = 12 (χ, y) +IGain氺 14 (χ, y) +hGain氺 15 (χ, y) +nGain氺 16 (χ, y)；其中，N(x，y)表示為所述合成處理后的圖像；12 (X，y)為前述第二臨時圖像；14(x, y)表示為第四臨時圖像；15 (X，y)表示為第五臨時圖像；16 (X，y)表示為第六臨時圖像；
IGain表示為低信號特征增強量控制參數(shù)；hGain表示為高信號特征增強量控制參數(shù)；nfeiin表示為消除噪音特性參數(shù)。12 (x, y)圖像的全體診斷特征成分的控制參數(shù)為gGain值。其中，gGain值越大，壓縮掉的圖像內(nèi)的非診斷特征成分就越多；hfein值越大，處理后的圖像內(nèi)包含的局部領域的高信號特征成分量就越多；Ifein值越大，處理后的圖像內(nèi)包含的局部領域的低信號特征成分量就越多；nfein值越大，從原圖像中抽出的診斷特征中分離出的噪音成分就越多。本發(fā)明的高低信號特征的增強系數(shù)可以被分別設定，使得高低信號領域的診斷特征可以被同時增強。此外，圖像處理條件包括圖像全體診斷特征成分的控制參數(shù)、低信號特征增強控制參數(shù)、高信號特征增強控制參數(shù)和消除噪音特性參數(shù)，該條件可以根據(jù)不同的用戶名和認證密碼，提供用戶所需的圖像處理條件。本發(fā)明的第二實施方式是如圖4所示，該自適應醫(yī)用圖像增強處理的方法包括如下步驟(1)壓縮存儲在圖像接收單元內(nèi)的圖像中的非診斷特征成分獲取第二臨時圖像；由于影像診斷是通過觀察圖像中的一個自然漸變的信號領域帶內(nèi)，是否有信號值的躍變特征而判斷病灶的有無。例如，在MR Tl類影像中，既要在低信號領域帶內(nèi)觀察是否有突變的低信號，又要在高信號領域帶內(nèi)觀察是否有突變的高信號。該步驟O)中，先把圖像分解低、中、高三個信號領域帶，然后利用Gamma校正，通過在不同的信號領域帶內(nèi)設定不同的Gamma值的方法來實現(xiàn)中間信號領域帶的壓縮，獲取第二臨時圖像。其中，像這樣的 Gamma值作為調(diào)整圖像全體診斷特征成分的控制參數(shù)，標記為gGain，可被用戶適當?shù)恼{(diào)節(jié)設定。該Gamma校正的一般公式可表示為12 (x, y) = 11 (χ, y)gGain ；(2)采用預先設計的特征抽出濾波器，抽出存儲在圖像接收單元內(nèi)的圖像的高頻信號成分獲取第三臨時圖像；該步驟中的特征抽出濾波器為設計的整數(shù)型低通濾波器，并以單行向量的形式預先存放在圖像處理準備單元中，而且該濾波器是以圖像獲取設備類型的檢查部位的信息為單位進行設計，其中濾波器的卷積核大小根據(jù)診斷特征決定，例如，CR-胸部圖像采用卷積核大小為33個像素的整數(shù)型低通濾波器。Mammography圖像采用卷積核大小為25個像素的整數(shù)型低通濾波器等等。這里對應的檢查部位有CR-胸部、CR-手足等小骨部、CR-脊椎等大骨部、CR腹部、數(shù)字化乳腺攝影Mammography圖像、MR-Tl類圖像、MR-T2類圖像、CT-胸肺部、CT-頭部等20種。采用預設的整數(shù)型低通濾波器，可加快處理速度。該步驟的處理過程包括如下步驟(21)利用低通濾波器對存儲在圖像接收單元內(nèi)的圖像進行濾波；(22)對濾波后的圖像進行卷積處理，得到低通平滑圖像；(23)用存儲在圖像接收單元內(nèi)的圖像減去低通平滑圖像，獲取高頻信號成分的第三臨時圖像。(3)對第三臨時圖像進行解析分類，獲取低信號領域內(nèi)的診斷特征成分的第四臨時圖像、高信號領域內(nèi)的診斷特征成分的第五臨時圖像和噪音成分的第六臨時圖像；
該步驟中的解析分類，通過采用直方圖的方法計算出上述步驟O)中獲取的高頻信號絕對值的中值，并把該中值的三分之一設定為閾值。其中，大于該閾值的高頻信號值作為高信號領域內(nèi)的診斷特征成分；小于該閾值的相反數(shù)的高頻信號值作為低信號領域內(nèi)的診斷特征成分；其余的高頻信號作為噪音成分來進行分類，該閾值可被用戶調(diào)整設定。(4)通過圖像合成手段，將第二臨時圖像、第四臨時圖像、第五臨時圖像和第六臨時圖像進行加權疊加，然后根據(jù)設定的圖像處理條件對合成處理后的圖像進行調(diào)整，獲取診斷用的顯示圖像。該步驟中得到的合成處理后的圖像為N (x, y) = 12 (χ, y) +IGain氺 14 (χ, y) +hGain氺 15 (χ, y) +nGain氺 16 (χ, y)；其中，N(x，y)表示為所述合成處理后的圖像；12 (X，y)為以上所述的第二臨時圖像；14 (x, y)表示為所述第四臨時圖像；15 (X，y)表示為所述第五臨時圖像；16 (X，y)表示為所述第六臨時圖像；IGain表示為低信號特征增強量控制參數(shù)；hGain表示為高信號特征增強量控制參數(shù)；nfeiin表示為消除噪音特性參數(shù)。12 (x, y)圖像的全體診斷特征成分的控制參數(shù)為gGain值。其中，gGain值越大，壓縮掉的圖像內(nèi)的非診斷特征成分就越多。hfein值越大，處理后的圖像內(nèi)包含的局部領域的高信號特征成分量就越多；Ifein值越大，處理后的圖像內(nèi)包含的局部領域的低信號特征成分量就越多；nfein值越大，從原圖像中抽出的診斷特征中分離出的噪音成分就越多。本發(fā)明的高低信號特征的增強系數(shù)可以被分別設定，使得高低信號領域的診斷特征可以被同時增強。此外，圖像全體診斷特征成分的控制參數(shù)、圖像處理條件包括低信號特征增強控制參數(shù)、高信號特征增強控制參數(shù)和消除噪音特性參數(shù)，該條件可以根據(jù)不同的用戶名和認證密碼，提供用戶所需的圖像處理條件。下面通過圖片來說明采用本發(fā)明后的處理結果。在本實施例中，采用如下的設備(1)測試用顯示設備DELL 20寸液晶顯示器型號DELL2007FP分辨率1600*1200(2)測試用顯示卡ATI Radeon (TM) HD 4350 512MB (DVI/HDMI/VGA)圖5表示了用DELL 20寸液晶顯示器所顯示的原CR胸部圖像。這是一幅典型的胸部X線CR腫瘤影像。圖像特征如下像素深度灰度12bit ；圖像尺寸寬2048，高2048。從圖5可以看到，用一般的DELL 20寸液晶顯示器所顯示的圖像中，圓圈內(nèi)的腫瘤幾乎不能辨別。按照圖1的自適應醫(yī)用圖像增強處理方法的處理流程處理后的圖像由圖6表示，表示了在DELL 20寸液晶顯示器上的顯示圖像，結果表明去除噪音的同時診斷特征能被自然的增強。圖7表示了用DELL 20寸液晶顯示器所顯示的按照本發(fā)明的技術方案處理后的CR 胸部圖像。從圖7可以看到，圓圈內(nèi)的腫瘤可被清楚的辨別。此結果表明采用本發(fā)明的技術方案，用一般顯示器能實現(xiàn)醫(yī)用圖像的高清晰顯示。圖8表示了用DELL 20寸液晶顯示器所顯示的CT原始圖像。這是一幅典型的肺部CT影像。圖像特征如下像素深度灰度16bit ；圖像尺寸寬512，高512。圖9表示了用DELL 20寸液晶顯示器所顯示的按照本發(fā)明的技術方案處理后的CT 肺部圖像。其結果表明在一般顯示器上能觀察到高清晰度的具有診斷水平的CT圖像。圖10表示了用DELL 20寸液晶顯示器所顯示的Mammography原始圖像。這是一幅典型的乳房癌影像。圖像特征如下像素深度灰度16bit ；圖像尺寸寬2048，高2048。圖11表示了用DELL 20寸液晶顯示器所顯示的按照本發(fā)明的技術方案處理后的 Mammography乳房圖像。結果表明，在原圖10中不能發(fā)現(xiàn)的乳房癌擴散后的微小石灰塊，在圖11中能清晰地被觀察到。圖12表示了用DELL 20寸液晶顯示器所顯示的MR原始圖像。這是一幅典型的頭部MR T2影像。圖像特征如下像素深度灰度16bit ；圖像尺寸寬512，高512。圖13表示了用DELL 20寸液晶顯示器所顯示的按照本發(fā)明的技術方案處理后的 MR圖像，其結果也表明在一般顯示器上能觀察到高清晰度的具有診斷水平的MR圖像。本領域普通技術人員可以理解實現(xiàn)上述實施例方法攜帶的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關的硬件完成，所述的程序可以存儲于一種計算機可讀存儲介質中， 該程序在執(zhí)行時，包括方法實施例的步驟之一或其組合。另外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理模塊中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個模塊中。上述集成的模塊既可以采用硬件的形式實現(xiàn)，也可以采用軟件功能模塊的形式實現(xiàn)。所述集成的模塊如果以軟件功能模塊的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時，也可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質中。上述提到的存儲介質可以是只讀存儲器，磁盤或光盤等。以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應當指出，對于本技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視為本發(fā)明的保護范圍。
權利要求
1.一種自適應醫(yī)用圖像增強處理的方法，其特征在于，包括如下步驟(1)對原始醫(yī)用圖像進行去噪音增強處理后得到第一臨時圖像；(2)壓縮第一臨時圖像中的非診斷特征成分獲取第二臨時圖像；(3)采用預先設計的特征抽出濾波器，抽出圖像的高頻信號成分獲取第三臨時圖像；(4)對第三臨時圖像進行解析分類，獲取低信號領域內(nèi)的診斷特征成分的第四臨時圖像、高信號領域內(nèi)的診斷特征成分的第五臨時圖像和噪音成分的第六臨時圖像；(5)通過圖像合成手段，將第二臨時圖像、第四臨時圖像、第五臨時圖像和第六臨時圖像進行加權疊加，然后根據(jù)設定的圖像處理條件對合成處理后的圖像進行調(diào)整，獲取診斷用的顯示圖像。
2.如權利要求1所述的自適應醫(yī)用圖像增強處理的方法，其特征在于，所述步驟(1)還包括如下步驟(Ia)以噪音特性種類為單位設計小波基； (Ib)將原始醫(yī)用圖像轉化為多位的顯示圖像；(Ic)采用上述設計的小波基對多位的顯示圖像進行小波包變換，對小波包變換系數(shù)實施閾值處理；(Id)基于上述小波包變換系數(shù)，利用小波包逆變換得到第一臨時圖像。
3.如權利要求1所述的自適應醫(yī)用圖像增強處理的方法，其特征在于，所述圖像處理條件包括低信號特征增強控制參數(shù)、高信號特征增強控制參數(shù)，消除噪音特性參數(shù)和調(diào)整設定圖像全體的診斷特征成分的控制參數(shù)，該條件可以根據(jù)不同的用戶名和認證密碼，提供用戶所要求的圖像處理條件。
4.如權利要求1所述的自適應醫(yī)用圖像增強處理的方法，其特征在于，所述特征抽出濾波器是以圖像獲取設備類型的檢查部位的信息為單位進行設計的整數(shù)型低通濾波器，并以單行向量的形式預先存放在圖像處理準備單元中，其中濾波器的卷積核大小根據(jù)診斷特征決定。
5.如權利要求1所述的自適應醫(yī)用圖像增強處理的方法，其特征在于，所述步驟(5)中得到的合成處理后的圖像為N(x, y) = I2(x，y)+lGain*I4(x，y)+hGain*I5(x，y)+nGain*I6(x，y)； 其中，N(x，y)表示為所述合成處理后的圖像； 12 (X，y)表示為所述第二臨時圖像； 14(x, y)表示為所述第四臨時圖像；15(X，y)表示為所述第五臨時圖像；16(X，y)表示為所述第六臨時圖像； IGain表示為低信號特征增強量控制參數(shù)； hGain表示為高信號特征增強量控制參數(shù)； nGain表示為消除噪音特性參數(shù)。
6.如權利要求1所述的自適應醫(yī)用圖像增強處理的方法，其特征在于，壓縮存儲在圖像接收單元內(nèi)的圖像中的非診斷特征成分的方法。把原圖像分解成低、中、高三個信號領域帶，然后利用Gamma校正，通過在不同的信號領域帶內(nèi)設定不同的Gamma值的方法來實現(xiàn)指定信號領域帶的信號壓縮。
7.如權利要求3所述圖像處理條件控制參數(shù)的設定方法，其特征在于，首先對顯示設備的亮度等固有物理特性進行測量，根據(jù)DICOM標準實機校正顯示設備，然后各控制參數(shù)被用戶在實機DICOM校正過的顯示狀態(tài)下采用標準圖像進行調(diào)整、設定和保存，以使用戶、 每一種醫(yī)用圖像以及所用顯示設備的顯示參數(shù)達到最佳匹配狀態(tài)。
全文摘要
一種自適應醫(yī)用圖像增強處理的方法，該方法包括如下步驟對原始醫(yī)用圖像進行去除噪音增強處理后得到第一臨時圖像；壓縮第一臨時圖像中的非診斷特征成分獲取第二臨時圖像；采用設計的特征抽出濾波器，抽出原始圖像的高頻信號成分獲取第三臨時圖像；對第三臨時圖像進行解析分類，獲取低信號領域內(nèi)的診斷特征成分的第四臨時圖像、高信號領域內(nèi)的診斷特征成分的第五臨時圖像和噪音成分的第六臨時圖像；將第二、第四、第五和第六臨時圖像進行加權疊加，然后根據(jù)設定的圖像處理條件對合成處理后的圖像進行調(diào)整，獲取診斷用的顯示圖像。
文檔編號G06T5/00GK102306376SQ20111026804
公開日2012年1月4日 申請日期2009年11月3日 優(yōu)先權日2009年11月3日
發(fā)明者蔣宏宇, 蔣慧琴, 馬嶺 申請人:蔣慧琴