基于MATLAB的乳腺钼靶图像直方图增强方法的比较

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1、·90·《生物医学工程学进展)2009年第3o卷第2期临床医学工程基于MATLAB的乳腺钼靶图像直方图增强方法的比较杨韬，刘春，王娟，汤乐民‘南通大学医学院医学影像工程教研室(江苏，南通，226001)【摘要】目的比较不同直方图增强方法对改善乳腺铝靶图像质量的效果。方法基于MATLAB编程，分别采用直方图均衡化(HE)、直方图规定化(HS)和对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)对乳腺钼靶图像进行增强处理；利用峰值信噪比(rSNR)客观评价图像的噪声水平。结果HE对图像对比度的增强效果一般，图像细节反而有所下降；HS可选择匹配直方图函数的类型，从而选择性增强所需灰度范围，但图像

2、噪声水平在三种方法中最高；CLAHE能很好地增强图像各部分的对比度，且图像噪声水平最低。结论应用直方图增强方法处理乳腺钼靶图像，在图像噪声水平和灰度增强上，CLAHE明显优于HE和HS。【关键词】直方图均衡化；直方图规定化；对比度受限自适应直方图均衡化；MATLABComparativeStudyofApproachesofHistogramEnhancementtoMammographyImageBasedonMATLABYANGTao，LIUChun，WANGJuan，TANGLe—minDivisionofmedicalimageensineering，schoolofmed

3、icine，NantongUniversity(Jiangsu，226001，China)【Abstract】ObjectTocomparetheefectsOnimprovingthequalityofmaramographyimageamongdifer-enthistogramenhancementalgorithms．Methods：Threeprocessingalgorithms，histogramequalization(HE)，histo-gramspecification(HS)andcontrastlimitedadaptivehistogramequaliza

4、tion(CLAHE)，wereappliedtoeiihaneeamammographyimagebasedonprogrammingsoftwareMATLAB，thenevaluatedtheimageandevaluatedthelevelofnoiseobjectivelyby／／leansofthePSNR(peaksignaltonoiseratio)．Results：HECallnoterlh~llcethecontrastofwholeimageobviously，atthe8anletime，itCalldeclinethedetailsofwholeimage

5、；HSCanchosethetypeofhis-togramfunctiontomatch，80itCallenhancethecontrastofwholeimageselectively，butthereisthehighestlevelofnoiseamongthesethreealgorithms；CLAHECanenhancethecontrastofwholeimageobviously，andthelevelofnoiseisthelowest．Conclusion：Mammographyimagewithdifferentalgorithmsofhistograme

6、nhancement，CLAHEismoreoutstandingthanHEandHSonthelow—levelofnoiseandtheenhancementofcontrast．【KeyWords】Histogramequalization，Histogramspecification，Contrastlimitedadaptivehistogramequali．-zation．MA刀B乳腺钼靶摄影具有成像清晰、特征突出、诊断标欠佳，致密组织很容易被误读为微钙化。另外，肿块准完备、重复性好和敏感度高的特点，是目前诊断乳密度与正常腺体相仿或者肿块形态不易被察觉以及腺疾病，特别

7、是发现早期乳腺癌的一种最重要和最有恶性病变的良性表现等，使得乳腺钼靶图像的诊断准效的检查方法⋯。但钼靶成像对于致密腺体效果仍确性受到影响。因此乳腺钼靶图像的增强处理对于提高诊断的准确性和效率具有一定的临床意义。基金项目：南通市社会发展计划项目资助($2007049)目前常用的图像增强方法很多，其中直方图增作者简介：杨韬，男，在读硕士研究生，主要从事医学影像工程学研究。通讯作者：汤乐民，教授，E—mail：lemint50@ntu．edu．cn强由于能有效地调节图像明暗