肺部ct的圖像增強技術及opencv實現(xiàn)

李堯

(山西師范大學數(shù)計學院,山西臨汾 041004)

1 引言

圖象增強是數(shù)字圖象處理領域中常用的一種技術。是通過放大圖像中某些不易觀察到細節(jié),突出感興趣的特征進而增強圖像視覺效果的手段。在諸多領域有廣泛的應用.如 航空航天,生物醫(yī)學域,工業(yè)生產(chǎn)等。CT是一種醫(yī)療輔助圖像,它的原理是根據(jù)人體不同的組織對X線的吸收率與透過率的不同,用靈敏度極高的儀器掃描人體,然后將測量所獲取的數(shù)據(jù)輸入電子計算機展示,協(xié)助醫(yī)生診斷。OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一個基于BSD許可(開源)發(fā)行的跨平臺計算機視覺庫,提供了計算機視覺方面的很多通用算法。ITK(Insight Segmentation and Registration Toolkit)是美國國家衛(wèi)生院下屬的國立醫(yī)學圖書館開發(fā)的一款開源的、跨平臺的醫(yī)學圖像處理軟件包,是一個影像分析擴展軟件工具。本文通過itk對dcm(ct圖像)進行解析,使用opencv對ct圖像進行增強及可視化。

圖1 原圖像

圖2 原圖象的直方圖

圖3 直方圖均衡化后的圖像

2 圖像增強

CT圖像是由一定數(shù)目像素按矩陣排列所構成,其中每個像素存儲的由黑到白的灰度值,是表示強度的標量。但通用計算機圖片像素存儲的表示RGB三通道強度的三維向量。出于精確度的考慮把ct圖像映射入1個通道即可。

圖4 均衡化后的直方圖

2.1 基于直方圖均衡化的圖像增強

直方圖是像素灰度值分布的函數(shù),是按照灰度值的大小,統(tǒng)計其在數(shù)字圖像中的所有像素中出現(xiàn)的頻率,它表示圖像中特定灰度值像素的個數(shù)。

基于直方圖均衡化的圖像增強的思想是通過擴大像素灰度值的范圍。變換為均勻分布的形式,達到增強圖像整體對比度,強調圖像細節(jié)的效果。下圖中圖1為原圖,直方圖為圖2。經(jīng)過直方圖均衡化后變?yōu)閳D3,直方圖變化為圖4。

圖5 拉普拉斯算子增強后的圖像

圖6 對數(shù)變換后的圖像

2.2 基于拉普拉斯算子的圖像增強

拉普拉斯算子是二階微分線性算子。與一階微分相比,二階微分算子有更強的邊緣定位能力。用拉普拉斯運算就會使圖像中位于較暗的區(qū)域中的亮點變得更亮。達到突出圖像中的孤立線或端點的目的。并且拉普拉斯算子具有旋轉不變性。

使用二階微分算子的法通常是先定義算子的離散形式,然后根據(jù)離散形式生成濾波模板,利用這個與目標圖像卷積。

二維圖像的拉普拉斯算子是各向同性的二階導數(shù),定義為:

經(jīng)過化簡得到:

即取上下左右四個像素點的灰度和減去本身灰度的4倍。拉普拉斯算子可增強圖像中灰度突變的區(qū)域,削弱灰度變化緩慢的區(qū)域。因此,可先對原圖像進行拉普拉斯算子處理,產(chǎn)生描述灰度突變的圖像,再將生生的圖像與原始圖像疊加。經(jīng)過以上步驟生成的圖像。在產(chǎn)生拉普拉斯銳化效果的同時又能保留背景信息。圖像中的各灰度值得到保留,使灰度突變處的對比度得到增強,最終結果是在保留圖像背景的前提下,突現(xiàn)出圖像中的細節(jié)信息。

本文使用中心為5的8鄰域拉普拉斯算子與圖像卷積。圖5為增強后的圖片。

2.3 基于對數(shù)Log變換的圖像增強

對數(shù)曲線在值較低的區(qū)域斜率大,在值較高的區(qū)域斜率較小,所以圖像經(jīng)過對數(shù)變換后,較暗區(qū)域的對比度將有所提升,所以就可以增強圖像的暗部細節(jié)。

對數(shù)變換可以擴展圖像的灰度值低的部分,強調顯示低灰度部分更多的細節(jié),從而達到增強圖像的效果。

數(shù)變換公式如下:

其中c為常數(shù),r>=0。

圖6為增強后的圖片。

3 結語

基于直方圖均衡化,基于對數(shù)Log變換增強方式,可以增強細節(jié)的顯示能力,但會引起圖像背景失真和放大噪聲的副作用?；诶绽顾阕拥膱D像增強在增強細節(jié)的同時不會引起背景圖像的失真,對于醫(yī)療背景下圖像增強效果較好。

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[2]錢松,李建榮.應用拉普拉斯算子設計高通濾波器進行圖像增強分析[J].軟件導刊,2011,10(12):158-159.

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