12、牙科图像对比度与照度调整技术及业务流程成熟度模型研究

牙科图像对比度与照度调整技术及业务流程成熟度模型研究

在医疗领域，图像质量对于准确诊断至关重要。尤其是牙科成像，清晰、对比度合适且照度均匀的图像能极大地帮助医生进行诊断和治疗。同时，在企业管理中，业务流程成熟度模型能帮助组织评估自身业务流程的成熟度，从而发现改进机会。下面将详细介绍牙科图像增强技术和业务流程成熟度模型的相关内容。

牙科图像增强技术

在医疗图像增强领域，牙科图像增强的研究相对较少。目前，大多数工作广泛采用直方图均衡化和伽马校正等方法，但这些方法在变换域中可能会导致输出图像出现一些伪影，如过度增强。因此，需要设计一个评估模型，以便根据不同技术的性能来选择对比度和照度的调整方式。

对比度调整技术

• 伽马校正 ：伽马校正（γC）是一种非线性操作，通过将输入像素值提升到一个恒定的幂次，来编码输入牙科图像的亮度级别，从而构建对比度增强的图像。其函数表达式为：
  [dIE(x, y) = C * dI(x, y)^{\gamma}]
  其中，(dIE(x, y)) 是对比度增强的牙科图像，(C) 是一个常数，(1 > C > 1) 或 (C = 1)，(\gamma) 是伽马值，范围在 (0 ≤ \gamma ≤ 1)。当 (\gamma > 1) 时，对比度调整倾向于更高的值，即图像更亮；反之，当 (\gamma < 1) 时，图像更暗。合适的伽马值根据增强图像的性能指标来确定。
• 灰度图像直方图均衡化（Heq） ：该方法通过保持灰度值在动态范围内的强度分布，来改善牙科图像的对比度。它使用转移映射函数 (