基于粗糙集和属性直方图的医学图像增强

• 作者: 张璐 谢刚
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 医学图像增强 属性直方图 不可分辨等价关系
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 多媒体技术
• 页码范围: 99-101
• 分类号: TP391
• 字数: 3211字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2012.02.034

摘要

医学图像信息存在着复杂性,在处理中的各个不同层次可能出现不完整性和不确定性.利用粗糙集理论进行图像增强,子图的划分是关键.属性直方图是对直方图概念的推广,是一种由先验知识约束的直方图,将它用于子图划分.在此基础上本文提出了一种基于粗糙集和属性直方图的医学图像增强方法.利用属性直方图的Otsu算法确定灰度阈值,根据灰度阈值利用不可分辨关系,将图像划分为背景子图、目标子图和噪声子图,对噪声点用中值滤波进行滤除,去噪后的背景子图和目标子图进行增强变换,合并得到增强图像.以胸部CT图像中的肺组织为目标区域,进行大量的实验,结果表明该方法明显增强了图像且不损害图像的边缘.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢刚	太原理工大学信息工程学院	109	809	14.0	23.0
2	张璐	太原理工大学信息工程学院	5	28	3.0	5.0