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时间:2018-11-17
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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)theregionofbackg
2、roundbyanovellinearmappingfunctionandfurtherenhancedbythelineargeneralfuzzyoperator.RESULTS:FiftyCT/MRimagesplementedinIDLonaPC42.4GHz,512MRAMand128MRAMDAC,stoenhanceeachimageusingthealgorithmproposed.CONCLUSION:Thealgorithmpresentedbythispaperreducestheputationloadandspe
3、edsuptheprocess. 【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,本文算法平均每幅增强处理用时约0.8ms.结
4、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,并采用线性的广义模糊算子(LGFO)只对ROI进行处理,从而减
5、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, 显然,式(9)是线性连续的,广义模糊集合A在其作用下生成的模糊集合A'已成为普通意义上的模糊集,且LGFO的作用是降低了广义模糊集A的模糊度.式(3)、式(7)不但是非线性的,而且对图像进
6、行模糊增强处理一般需迭代才可得到满意的结果,运算时间较长;该LGFO是线性连续的,提高了处理速度;实验结果表明,式(9)所示算法的增强效果和运算复杂度均优于式(3)和式(6)所示算法. 1.2.2线性映射函数的定义及ROI的分离为了克服传统算法运算效率低的缺陷,我们提出了线性映射函数xijT(g)Pij,即:pij=T(xij)=-xij-D〖〗D(10)经过式(10)变换,P={Pij}并不符合广义模糊集合的定义,不能够用定义2的LGFO进行增强;因此,必须构造符合定义1条件的广义模糊集合. 由于CT/MR图像从结构上可分为ROI和
7、背景区两部分[6],在背景区图像像素的灰度值较低而且变化缓慢,在ROI图像灰度值较高;但两者之间没有明确的分界.为此,我们将ROI定义为一个模糊集合,其中每一个像素都有其隶属度,隶属度值越大,说明其越属于ROI;反之则不属于ROI,这样定义的ROI集合具有模糊性.经实验研究,该定义符合CT/MR图像的实际情况.通过式(10)映射函数的变换,ROI的信息主要集中在广义模糊集合P1中,令P1={pij|-1≤pij≤1},且pij∈P(11)则背景区的信息集中在P-P1中.将P1={Pij}用上述LGFO变换到普通模糊集合P1'={pij'}
8、,pij'∈[0,1].通过这一变换,ROI的对比度得到了增强;而对集合P-P1不予进行增强处理.令P'=(P-P1)∪P1'={pij'}(12)通过映射函数T(xij)的逆变换T-1(xi
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