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【关 键 词】均衡化,规定化,算法,Matlab,图像增强

XraymedicalimageenhancementandhistogramprocessingmethodsbasedonMatlab

【Abstract】AIM:Toimprovethequalityofmedicalimagebyenhancingthelowcontrastdetails.METHODS:Twoprocessingmethods,thegraylevelhistogramequalizationandthegraylevelhistogramregulation,wereappliedtoenhanceanXrayimageandtheirenhancementeffectswereparedbyusingMatlabtoolboxfunctions.RESULTS:Bythetwomeansofalgorithmhistogramequalizationorregulation,thedensegrayleveldistributionoftheoriginalimagebecamesparse,andtheoutputimagewasrefined.Theregulationmethodstrengthenedthedifficultlyobserveddetails,whiletheequalizationmethodimprovedlessthelocaldetailsofimage.CONCLUSION:Matlabtoolboxishelpfulforsimplifyingtheprogrammingandprovidesaplatformformedicalimageprocessing.Theregulationmethodisbetterthantheequalizationmethodinpresentingthelocaldetailsofmedicalimages.

【Keywords】equalization,regulation,algorithms,Matlab,imageenhancement

【摘 要】目的:改善医学图像质量,使低对比度的图像得到增强.方法:利用Matlab工具箱函数,采用灰度直方图均衡化和灰度直方图规定化的方法对一幅X线图像进行增强处理,并比较它们的增强效果.结果:用直方图均衡化和规定化的算法,将原始图像密集的灰度分布变得比较稀疏,处理后的图像视觉效果得以改善.直方图均衡化对于局部细节增强不显着,而直方图规定化则使不易观察到的细节变得清晰.结论:使用Matlab工具箱大大简化了编程工作,为医学图像处理提供了一种技术平台.直方图规定化法处理医学图像局部细节方面好于均衡化.【关 键 词】均衡化,规定化,算法,Matlab,图像增强

0引言

根据国内外的相关文献,研究和发展图像处理工具,改善医学图像质量是当今研究的热点[1-2].图像增强就是一种基本的图像处理技术,增强的目的是对图像进行加工,以得到对医务工作者来说视觉效果更"好"更易于诊断的图像.图像增强根据图像的模糊情况采用了各种特殊的技术突出图像整体或局部特征,常用的图像增强技术有灰度变换,直方图处理,平滑滤波(高斯平滑),中值滤波,剃度增强,拉普拉斯增强以及频率域的高通低通滤波等,这些算法运算量大,算术复杂,处理速度低.针对这些问题,我们可以在Matlab环境中,利用Matlab提供的图像处理工具箱,简单快捷地得到统计数据,同时又可得到直观图示.其中,Matlab工具箱中包括的图像处理函数涵盖了近期研究成果在内几乎所有的技术方法,都是由该领域内学术水平很高的专家编写的,功能强大,集成在一个便于用户使用的交互式环境之中,是易学,易用,高效的应用工具箱.1材料和方法

1.1材料所用图像从百度(baidu.)中下载某液气胸患者胸片,在WindowsXP环境下用Matlab6.5软件(MathWorks公司)进行处理.对患者诊断时需了解肺脏萎缩的程度,肺内病变情况以及有无胸膜粘连,胸腔积液和纵隔移位等,由于原图表现出低对比度,使图像中较暗细节看不清楚,采用增强处理可使原图灰度集中的区域拉开或使灰度分布均匀,从而增大反差,使图像细节清晰.1.2方法1.2.1图像的预处理先判断图像的格式,由于获取的图片为真彩像,既RGB图像,则可用rgb2gray()函数转为灰度图像.根据计算机的硬件条件将图像的尺寸适当缩小,因为医学图像的数据很大,给图像处理带来很大的挑战,为了减少运算量同时加快程序的执行速度,利用imresize()在保持长度比不变的前提下把数据集整体缩小到原来的3/4[3].1.2.2直方图均衡化(histogramequalization)直方图均衡化是利用直方图的统计数据进行直方图的修改,能有效的处理原始图象的直方图分布情况,使各灰度级具有均匀的概率分布,通过调整图像灰度值的动态范围,自动地增加整个图像的对比度,以致图像具有较大的反差,大部分细节比较清晰.传统算法根据直方图增强技术理论:设原始图像在(x,y)处的灰度为f,而改变后的图像为g,对于离散图像,则对图像增强的方法为:g等于EH(f).EH(f)为映射函数,必须满足两个条件(其中图象的象素总数为n,分L个灰度等级):EH(f)在0≤f≤L-1范围内是一个单值单增函数,对于0≤f≤L-1有0≤g≤L-1.则直方图均衡化法的映射函数为:gk等于EH(fk)等于等于Σk〖〗i等于0ni〖〗N等于Σk〖〗I等于0pf(fi)(k等于0,1,2,等,L-1)(0≤fk≤1)根据该方程可以由原图像的各象素灰度值直接得到直方图均衡化后各象素的灰度值[5].由于算术计算过程复杂,本文利用MATLAB的Imagetoolbox工具箱中直方图均衡化histeq()函数同样可以实现对图像的增强,imread()函数用于读入各种图像文件,imshow()函数用于显示图像,imhist()函数用于显示直方图.在CommandWindow窗口执行如下命令:clear,closeallQ等于imread'D:/zhang.jpg'),W等于rgb2gray(Q),I等于imresize(W,0.75),J等于histeq(I),imshow(I),figure,imshow(J),figure,imhist(I),figure,imhist(J),

1.2.3直方图规定化(histogramregulation)临床诊断中很多情况下对局部组织细节感兴趣,直方图规定化可以根据实际需要[6]灵活地选择某个灰度值范围,增强该灰度值范围内的对比度,使直方图成为某个特定形状,可获得比直方图均衡化更好的效果.传统算法如下:同均衡化方法,先对原始图像均衡化:gk等于EHf(fi)等于Σk〖〗i等于0pf(fi)(k等于0,1,等,M-1)这里设M和N分别为原始图和规定图中的灰度级数,且只考虑N≤M的情况.规定需要的直方图,并计算能使规定的直方图均衡化的变换:Vl等于EHu(uj)等于Σl〖〗j等于0pu(uj)(l等于0,1,等,N-1)将第一个步骤得到的变换反转过来,即将所有pf(fi)对应到pu(uj)中,也就是将原始直方图对应映射到规定的直方图.实际上是以均衡化为桥梁,选取适当的某个灰度值范围内的对比度[5].这个过程在MATLAB中这样实现,接着刚才程序运行如下代码:hgram等于0:255M等于histeqI,hgram),figure,imshow(M),figure,imhist(M)其中hgram是由自己指定的矢量,规定将原始图像的直方图变换成hgram,hgram中的每个元素都在[0,255]之间.

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用本文算法对医学图像进行的增强实验,得到处理后图像(图1).经图像预处理后,显示结果为:原图像真彩色是600×800×3的矩阵,大小为1.44M,转为灰度图像后是600×800的矩阵,大小为0.48M,缩小后的图像是450×600的矩阵,大小为0.27M.由此可见矩阵是大大缩小了,转为可以处理的二维灰度图像(图1A1).原图1A1看到图像模糊不清,动态范围小,整个图像呈现低对比度,在图1A2上反映为图像灰度范围狭窄.直方图均衡化的结果使整图对比度明显增强,但它的具体增强效果不易控制,在一些较暗的区域有些细节仍不太清楚,比如在图1B1看到被压缩的胸膜脏层与肋骨重叠,周围的细节比较模糊.直方图规定化后图1C1看起来更自然,视觉效果要好,容易看出边缘有脏层胸膜形成的纤细的致密影,在左侧胸腔外侧壁为一包裹性胸积液,其阴影上部有透亮的气体影及液平,而不和其他胸膜腔相通,患侧肺受不同程度的压缩,纵隔向健侧移位.规定化直方图(图1C2)跟均衡化直方图(图1B2)相比较:规定化的灰度级得到足够拉伸,而且充分利用了整个灰度区间内的几乎每一个灰度值来表现图像的细节,从直方图1C2上可以看出高灰度频数较密集,所以变换的结果比均衡化中较暗区域的一些细节更为清晰,达到了对图像细节进行增强的目的.

3讨论

实验结果表明,传统的直方图算法根据灰度直方图的定义,推导出直方图灰度变换函数,通过变换函数控制图像在灰度级的概率密度分布而改变图像的外貌,其算法需要大量的数学运算,处理复杂,速度

图1图像处理前后变化略

慢,利用MATLAB工具箱函数,可以方便快捷地实现对图像的增强,速度明显优于传统算法,同时,直方图规定化后图像的视觉效果好于均衡化.直方图均衡化的缺点是:变换后图像的灰度级减少,某些细节消失,某些图像,如直方图有高峰,经处理后对比度不自然的过分增强.相比于直方图均衡化,直方图规定化是需要变换直方图使之成为某个特定的形状,从而有选择地增强某个灰度值范围内的对比度,使需要变换的细节更清晰[7-8],如当需要确定某个病灶的大小和形状时,用直方图规定法可以清晰地了解病灶周边的环境.我们认为,通过对一副图像的直方图处理能够显着的增强图像,用直方图处理方法,大大简化了编程工作和数据计算,为医学图像处理提供了一种技术平台,不仅对医学图像的分析和诊断有着重要意义,而且对其他图像的增强也有一定的参考价值.

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