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摘要:
传统的医学图像增强算法存在对噪声敏感且易陷入欠增强或过增强等不足.本文首先利用量子信号处理基本原理,定义了两种不同的像素量子比特表达形式;然后,针对医学图像的特点,结合3×3邻域像素灰度相关性,提出了一种基于量子概率统计的图像增强算子.为了优化图像增强的效果,根据子采样图像信息熵自适应确定本算子的灰度阈值参数.通过主观和客观评价,实验结果表明本文所提出的增强方法考虑了图像全局与局部信息,能更有效地提高医学图像质量.
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文献信息
篇名 基于量子概率统计的医学图像增强算法研究
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 图像增强 量子信号处理 客观评价
年,卷(期) 2010,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1590-1596
页数 分类号 TN911.73
字数 6381字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周成平 华中科技大学图像识别与人工智能研究所 77 1319 19.0 32.0
2 丁明跃 华中科技大学图像识别与人工智能研究所 94 1385 19.0 33.0
6 蔡超 华中科技大学图像识别与人工智能研究所 47 470 12.0 20.0
7 付晓薇 华中科技大学图像识别与人工智能研究所 24 243 7.0 15.0
11 孙阳光 华中科技大学图像识别与人工智能研究所 4 84 4.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像增强
量子信号处理
客观评价
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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