39、基于模糊的两类像素部分对比度拉伸的低对比度医学图像增强技术

基于模糊的两类像素部分对比度拉伸的低对比度医学图像增强技术

在医学诊断中，医学图像的质量至关重要，它直接影响着医生对疾病的判断。然而，由于环境因素、设备质量和成像系统等原因，捕获的数字图像往往存在模糊和对比度低的问题，这就需要对图像进行增强处理。本文将介绍一种基于模糊逻辑的低对比度医学图像增强技术，该技术简单有效，能显著提高医学图像的对比度和亮度。

1. 图像增强的重要性与现有技术

在图像捕获过程中，环境因素（如照明条件差）、设备质量和成像系统等会引入模糊，降低图像质量。图像增强是通过去除模糊、修改图像属性来提高图像信息的过程，它是图像分类、目标检测、识别以及医学图像疾病诊断等应用的预处理步骤。

目前，研究人员已经开发了多种增强技术，包括全局、局部和混合方法。随着医学领域对图像分析需求的增加，开发能够从不同类型医学图像中提取有用信息的系统变得尤为重要。因此，本文提出了一种基于模糊逻辑的高效对比度拉伸技术，用于医学图像增强。

2. 对比度拉伸技术

图像增强可以通过对比度拉伸技术来实现。常见的对比度拉伸技术包括直方图均衡化（HE）、全局、局部部分、暗和亮对比度拉伸等。
- 局部对比度拉伸 ：通过局部调整每个像素值，改善图像的最亮和最暗部分，特别是物体的边缘。它使用滑动窗口在图像上移动，并调整中心元素的值。
- 全局对比度增强 ：通过取较小图像区域的对比度平均值来全局增强图像。图像的全局对比度越高，包含的详细信息就越多；反之，对比度越低，图像越模糊。
- 部分对比度拉伸 ：使用线性映射的概念来增加图像