50、医学图像对比度增强与手部握力影响因素研究

医学图像对比度增强与手部握力影响因素研究

医学图像对比度增强

关键技术介绍

CLAHE算法

CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）算法通过使用裁剪限制参数裁剪直方图，限制直方图中每个区间的最大像素数量，然后将裁剪后的像素均匀重新分配到所有直方图区间，使直方图计数相同。影响该算法输出的参数是裁剪限制和上下文区域的大小。

图像质量评估指标

图像质量评估（IQA）主要分为基于参考的评估和无参考评估。两者的区别在于是否使用源图像作为评估参考。无参考图像质量评估不需要基础图像来评估图像质量。常见的评估指标如下：
- 峰值信噪比（PSNR） ：用于确定任意两个信号的相似度，PSNR值越高，图像质量越好。公式为：$PSNR = 20 \left(\frac{Max_f}{\sqrt{MSE}}\right)$
- 绝对平均亮度误差（AMBE） ：源图像和结果图像平均亮度的绝对差值，用于衡量输出图像亮度的保留情况，AMBE值越低，亮度保留越好。若$X$和$Y$分别为输入和输出图像，则$AMBE = |E(X) - E(Y)|$
- 结构相似性指数度量（SSIM）和特征相似性指数度量（FSIM） ：基于人类视觉系统（HVS）评估图像的感知质量，值越高，图像质量越好。SSIM衡量图像亮度、对比度和结构的变化。
- 熵（Entropy） ：量化图像的信息，通常以比特为单位，熵值越高，图像质量