分数阶微分的婴幼儿脑MR图像增强算法

• 作者: 冯运 杨娜 魏颖
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像增强 自适应 分数阶微分 非局部均值 婴幼儿脑MR图像
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 医学图像处理
• 页码范围: 1696-1706
• 页数: 11页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 7421字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11834/jig.20161214

摘要

目的 由于传统的分数阶微分算法本质是提高相邻像素点的灰度差,达到增强对比度的作用,但是同时会放大和产生噪声,这容易使婴幼儿脑MR图像的增强效果有限或过增强.为了解决上述问题,提出一种融合非局部均值信息的自适应分数阶微分的婴幼儿脑MR图像增强算法.方法 用平均梯度和大津算法自适应确定分数阶阶数,融合纹理粗糙度确定初始的分数阶阶数.为了进一步抵制噪声等干扰,利用更大邻域的纹理信息,融入非局部思想确定分数阶微分的阶数.最后用最终的分数阶阶数对图像进行滤波,得到最终的增强图像.结果 实验通过信息熵、平均梯度和空间频率指标统计结果证明本文算法具有优越的图像增强性能.信息熵指标能够高出对比算法0.2％～12％,平均梯度指标能够高出对比算法5％～59％,空间频率指标能够高出对比算法6％～59％.结论 本文算法可以在增强纹理细节及抑制分数阶微分引入噪声方面都取得较好的效果.本文算法也适用于普通的模糊图像,具有良好的应用背景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏颖	东北大学信息科学与工程学院	31	344	13.0	17.0
5	杨娜	东北大学信息科学与工程学院	3	30	3.0	3.0
6	冯运	东北大学信息科学与工程学院	1	4	1.0	1.0