基于线性广义模糊算子图像快速增强算法论文

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1、基于线性广义模糊算子图像快速增强算法论文【关键词】模糊增强Afastimageenhancementalgorithmbasedonlineargeneralfuzzyoperator【Abstract】AIM:TostudytheimageenhancementprincipleofPalfuzzyalgorithmsandtoproposeafastfuzzyenhancementalgorithmfittingforCT/MRimage.METHODS:Theregionofinterest(ROI)theregionofbackgrou

2、ndbyanovellinearmappingfunctionandfurtherenhancedbythelineargeneralfuzzyoperator.RESULTS:FiftyCT/MRimagesplementedinIDLonaPC42.4GHz,512MRAMand128MRAMDAC,stoenhanceeachimageusingthealgorithmproposed.CONCLUSION:Thealgorithmpresentedbythispaperreducestheputationloadandspeedsupt

3、heprocess.【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.结论：本文算法减少了运算量、

4、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.freelax-xij〖〗D(5)Pij=T2(xij)=xij-D〖〗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)

5、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.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

6、糊隶属函数.定义2线性的广义模糊算子（LGFO）是指用它作用于广义模糊集A可以产生一个普通模糊集A'的线性变换，即μA'（x）=LGFO（μA（x））.本文中的LGFO定义为［5］：μA'(pij)-LGFO(μA(pij))=r+2t-1〖〗1-rμ(pij)+2t〖〗1-r〖〗-1≤μ(pij)-r-μ(pij)+2t〖〗-r≤μ(pij)-r+2tr〖〗2t-rμ(pij)〖〗-r+2t≤μ(pij)0r-2t〖〗rμ(pij)〖〗0≤μ(pij)1〖〗2rμ(pij)-t〖〗1〖〗2r≤μ(pij)1〖〗2r+tr〖〗r-2tμ(pij

7、)-2rt〖〗r-2t〖〗1〖〗2r+t≤μ(pij)1〖〗2(r+1)-t〖〗r+tμ(pij)+t〖〗r-t〖〗1〖〗2(r+1)-t〖〗r+t≤μ(pij)1〖〗2(r+1)r-2t〖〗rμ(pij)+2t〖〗r〖〗1〖〗2(r+1)≤μ(pij)≤1(9)式(9)中r∈(0,1)，t∈(0,r/2)为可调参数.显然,.freels,文献［2］算法8ms，文献［4］算法7.5ms，文献［5］算法4ms.3讨论试验结果表明：本文算法的处理速度明显优于传统算法；同时，由经验丰富的放射医师采用双盲法进行评价：该算法的增强的视觉效果好于传统算法.

8、由式(9),式(10)可以看出，参数D是全局变量，该参数的调整将使得ROI所有像素的值发生变化，从而导致不同组织间的对比度发生变化；而参数r，t是局部