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时间:2018-07-06
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1、基于线性广义模糊算子图像快速增强算法【关键词】模糊增强Afastimageenhancementalgorithmbasedonlineargeneralfuzzyoperator 【Abstract】AIM:TostudytheimageenhancementprincipleofPalfuzzyalgorithmsandtoproposeafastfuzzyenhancementalgorithmfittingforCT/MRimage.METHODS:Theregionofinterest(ROI)theregion
2、ofbackgroundbyanovellinearmappingfunctionandfurtherenhancedbythelineargeneralfuzzyoperator.RESULTS:FiftyCT/MRimagesplementedinIDLonaPC42.4GHz,512MRAMand128MRAMDAC,stoenhanceeachimageusingthealgorithmproposed.CONCLUSION:Thealgorithmpresentedbythispaperreducestheputa
3、tionloadandspeedsuptheprocess. 【Keyage;regionofinterest;fuzzyenhancement;lineargeneralfuzzyoperator 【摘要】目的:研究Pal类模糊算法的图像增强原理,提出适合CT/MR图像的快速增强算法.方法:首先,通过定义一个线性映射函数,将感兴趣区域(ROI)从背景区域分离出来;其次,用线性的广义模糊算子(LGFO)单独对ROI进行增强.结果:在P42.4G/512M/128M微机上,用IDL对50幅CT/MR图像处理速度进行测试,本
4、文算法平均每幅增强处理用时约0.8ms.结论:本文算法减少了运算量、提高了处理速度. 【关键词】CT/MR图像;感兴趣区域;模糊增强;线性的广义模糊算子 0引言 针对图像的模糊性和不均匀性问题,1983年Pal等〔1〕提出模糊增强算法,后来陆续又出现了一些改进算法〔2,3〕;这些算法对整幅图像的ROI与背景区域统一进行处理,同时所采用的GFO又是非线性的,造成运算开销大、处理速度低下.针对这种问题,我们提出了一种适合CT/MR图像的快速模糊增强算法,通过定义一个新的线性映射函数,将图像的ROI从背景区域分离出来,并采用
5、线性的广义模糊算子(LGFO)只对ROI进行处理,从而减少了运算量、提高了处理速度. 1模型与算法 1.1传统基于模糊集理论的Pal类图像增强算法根据模糊集理论,一个M×N个像素的L级灰度图像X,可表示为M×N的模糊矩阵:X=UM〖〗i=1UN〖〗j=1Pij/xij(1)式(1)中元素Pij/xij表示图像中像素(i,j)的灰度xij相对于最大灰度(L-1)的某种亮度程度.这是一个求模糊分布的问题,文献〔1〕采用下式求解:Pij=T(xij)=1+(L-1)-xij〖〗Fd-Fe(2)式(2)中Fd,Fe可通过渡越点确
6、定,文献〔4〕给出了确定的方法,得到Pij后对图像进行模糊集增强处理,采用如下变换:μA'(pij)=GFO(μA(pij))=2(μA(pij))2〖〗0≤μA(pij)≤0.51-2(1-μA(pij))2〖〗0.5μA(pij)≤1(3)P'ij=μrA'(Pij)=μA'(μr-1A'(Pij))r=1,2,…(4)文献〔2,3〕对映射函数T(g)或GFO做了改进,他们采用的映射函数分别为T1(・)和T2(・):Pij=T1(xij)=sinπ〖〗21-xmax-xij〖〗D(5)Pij=T2(xij)=xij-D〖
7、〗xmax-D(6)式(5),(6)中0 二者的GFO定义为:μA'(pij)=GFO(μA(pij))=1-(1+μA(pij))β〖〗-1≤μA(pij)0μA(pij))β〖〗0≤μA(pij)≤r1-α(1+μA(pij)β〖〗rμA(pij)≤1(7)由于文献〔3〕采用的广义隶属函数T1(・)是线性的,运算速度比文献〔1,2〕算法有所提高,但其GFO仍是非线性的. 上述算法的共同缺陷是将由灰度空间变换到模糊集空间上的所有像素进行增强,对背景区大量冗余信息的处理和所采用GFO是非线性的,导致运算量大、处理速度低.
8、 1.2基于线性的广义模糊算子(LGFO)的图像快速增强算法 1.2.1线性的广义模糊算子(LGFO)的设计定义1〔2〕论域U上广义模糊集合A表征为A=∫〖〗x∈UμA(x)/x或A={(μA(x),x∈U)}(8)其中μA(x)∈〔-1,1〕称为U上A的广义模糊隶属函数. 定义2线
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