多尺度抗噪反锐化掩模的医学影像增强算法

摘要

针对线性反锐化掩模法对医学图像增强的不足,提出了一种基于多尺度抗噪反锐化掩模的医学影像增强算法(MSNR-UM).该算法将原始图像分解为一个多分辨率金字塔,金字塔的每一级代表该尺度下的细节图像,利用非线性函数对各尺度下的细节图像进行增强,采用与分解过程相反的步骤将处理后的各尺度细节图像合成为增强图像.实验结果表明,在处理同一图像时,MSNR-UM法的背景噪声方差仅为线性UM法的28%.