史 靜 任東峰 姜玉泉(.西安理工大學(xué),陜西 西安 7008;.西安西電高壓開(kāi)關(guān)有限責(zé)任公司,陜西 西安 7008)
近些年來(lái),隨著科技的進(jìn)步,圖像處理技術(shù)日新月異,特別是數(shù)字醫(yī)學(xué)影像,已經(jīng)在幫助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療的過(guò)程中起著至關(guān)重要的作用。同時(shí),醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)也對(duì)醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域產(chǎn)生深刻的影響。醫(yī)學(xué)圖像在攝取和傳輸?shù)倪^(guò)程中同樣會(huì)受到各種因素的干擾,從而影響圖像的成像質(zhì)量,而后期處理和分析的效果往往受到前期的很大影響,特別是一些定量和定性的分析。
圖像處理除了在生活和科學(xué)研究中的應(yīng)用之外,在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有著非常重要的作用,而圖像增強(qiáng)技術(shù)是圖像處理中的一個(gè)重點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題,其中包括圖像的線性和非線性對(duì)比度展寬、線性和非線性的動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整、直方圖均衡化、圖像的濾波和銳化等等。
本文針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的特點(diǎn),利用圖像增強(qiáng)技術(shù)對(duì)其進(jìn)行處理,使其能夠更好地滿足醫(yī)學(xué)診斷的要求。這其中包括:圖像增強(qiáng)技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像中的重要價(jià)值以及不同的圖像增強(qiáng)技術(shù)對(duì)于不同醫(yī)學(xué)用途的影響等等。
圖像增強(qiáng)[2]是圖像處理中一個(gè)重要的算法。其通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行進(jìn)一步的處理和加工,使圖像的對(duì)比度得到增強(qiáng),產(chǎn)生較好的視覺(jué)效果,輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷。根據(jù)圖像產(chǎn)生模糊的情況以及模糊的程度不同,需要利用不同的圖像處理算法進(jìn)行修正,常用的圖像增強(qiáng)方法有均值濾波、中值濾波、平滑濾波、灰度級(jí)變換、梯度增強(qiáng)以及頻域變換等。
這些增強(qiáng)算法大都比較復(fù)雜,運(yùn)算量大。醫(yī)學(xué)圖像經(jīng)過(guò)系統(tǒng)的處理,可以提高圖像本身的質(zhì)量。
為了活得更加好的圖像質(zhì)量,克服上述問(wèn)題,我們首先應(yīng)在處理圖像的過(guò)程中盡可能避免或者減少干擾因素,在進(jìn)行后期分析之前,對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)的預(yù)處理,已獲得更好的畫(huà)質(zhì),從而提高判別精度,為臨床診斷提供更多的便利條件。
近幾年來(lái),許多科研工作者根據(jù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域圖像的特點(diǎn)提出了許多新穎的圖像增強(qiáng)算法,以達(dá)到改善醫(yī)學(xué)圖像的視覺(jué)效果的目的。一些經(jīng)典的圖像增強(qiáng)算法盡管已經(jīng)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域得到了廣泛地應(yīng)用,并且取得了較好的效果,但大都存在著一定的問(wèn)題,比如在圖像增強(qiáng)的過(guò)程中,去除噪聲影響的同時(shí),也損失了圖像的一些細(xì)節(jié)特征,而往往這些細(xì)節(jié)特征就是進(jìn)行后期圖像分析的關(guān)鍵因素,因此,需要在去除干擾因素和保持畫(huà)面細(xì)節(jié)信息中取得平衡。解決這一矛盾也成為醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)技術(shù)發(fā)展的方向[3]。
隨著圖像處理技術(shù)的迅猛發(fā)展,圖像增強(qiáng)技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中發(fā)揮著舉足輕重的作用,下面主要列舉一些常用的處理方法。
直方圖均衡化在增強(qiáng)圖像對(duì)比度的同時(shí),突出診斷區(qū)域需要增強(qiáng)的細(xì)節(jié)信息,特別是在醫(yī)用透視圖像的應(yīng)用中十分有效的。
直方圖規(guī)定化處理,可以使圖像的灰度間距拉大了,圖像不僅變得清晰,細(xì)節(jié)突出,而且可以通過(guò)改變其直方圖的形狀,避免圖像的過(guò)增強(qiáng),明顯優(yōu)于直方圖均衡化,但與此同時(shí)經(jīng)過(guò)直方圖規(guī)定化后的圖像顆粒感也明顯增強(qiáng)了,由規(guī)定化的優(yōu)點(diǎn),可以看到其可以應(yīng)用在對(duì)清晰度要求不是很高的醫(yī)學(xué)圖像中。
通過(guò)實(shí)驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn),在醫(yī)學(xué)圖像畫(huà)質(zhì)比較清晰以及噪聲干擾較少的情況下,對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行灰度增強(qiáng)處理,可以使醫(yī)學(xué)圖像的可讀性有著較大的提高,也就是說(shuō)對(duì)醫(yī)學(xué)圖像中需要關(guān)注的區(qū)域進(jìn)行增強(qiáng)處理,可以更加清晰地顯示病灶部位,從而提高診斷的效率和正確率。
鄰域均值濾波的算法非常簡(jiǎn)單,即將模板中像素點(diǎn)的均值去替換中心像素點(diǎn)的值,該算法運(yùn)算速度快,對(duì)于高斯噪聲有著很好的屢濾除效果,但對(duì)于椒鹽噪聲效果一般。該算法一個(gè)最大的問(wèn)題就是沒(méi)有考慮邊界影響,因此,在濾除噪聲的同時(shí)引起圖像中目標(biāo)物邊界的模糊現(xiàn)象,而且模糊程度與模板半徑成正比。而維納濾波,在消除噪聲的同時(shí),很好地保留了邊界信息。因此,鄰域?yàn)V波適合清晰度要求不是很高的X光圖像,維納濾波較適合CT圖像和B超圖像。
Sobel和Prewitt算法能夠?qū)?duì)X光圖像進(jìn)行增強(qiáng),且效果明顯,并且能夠?qū)D像的邊緣信息清晰保留,比較適合醫(yī)學(xué)透視圖像,Unsharp算法更適用于對(duì)于邊緣要求高的較清晰圖像。
中值濾波較鄰域均值濾波來(lái)說(shuō),對(duì)于椒鹽噪聲的處理效果更好,邊界保持效果也相對(duì)較好,但也存在邊界模糊問(wèn)題,此外,模板尺寸的選擇也至關(guān)重要,過(guò)大,會(huì)使畫(huà)面質(zhì)量成倍下降。
醫(yī)學(xué)圖像有著高清晰度、低噪聲影響以及病灶部位突出顯示的特點(diǎn),這些使醫(yī)學(xué)圖像處理面臨更多更嚴(yán)峻的挑戰(zhàn),存在許多亟待解決的問(wèn)題,如評(píng)價(jià)醫(yī)學(xué)圖像畫(huà)質(zhì)等。
[1]宋宏寧,郭瑞強(qiáng).基于醫(yī)學(xué)影像學(xué)的3D打印技術(shù)在心血管疾病診療中的應(yīng)用現(xiàn)狀及研究進(jìn)展 [J].中國(guó)醫(yī)學(xué)影像技術(shù),2017,33(3):375-380.
[2]李紀(jì)成,謝凱,阮寧君,等.基于曲波變換的醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)算法[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2017,38(1):187-191.
[3]馮惠.基于二進(jìn)小波與融合方法的醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2017,34(4):233-237.