專利名稱：圖像中組織均衡的方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種DR(Digital Radiography，直接數(shù)字化X射線)診斷成像領(lǐng)域，尤其涉及的是一種圖像中組織均衡自適應(yīng)的方法和裝置。
背景技術(shù)：
DR成像中圖像可能出現(xiàn)X射線曝光不足或曝光過度等造成圖像局部過亮或是過暗的情況，從而導(dǎo)致紋理不清，影響診斷。因此，我們?cè)贒R圖像處理中加入組織均衡，將圖像中過亮或過暗的部分進(jìn)行適當(dāng)調(diào)節(jié)，在保持其原有特征、不加入噪聲的前提下，使其適當(dāng)變暗或變亮，最終達(dá)到在圖像中能清晰顯示各部分組織結(jié)構(gòu)的目的。通常組織均衡算法大多數(shù)是基于圖像的亮度直方圖進(jìn)行均衡，有更進(jìn)一步的方法是采用自適應(yīng)的直方圖均一化。該類方法只考慮圖像直方圖，不考慮局部信息對(duì)比，容易丟失圖像局部對(duì)比度信息。部分文獻(xiàn)采用亮度映射的方法，對(duì)整幅圖像進(jìn)行亮度線性或者非線性的映射，該類方法和基于直方圖方法類似，沒有考慮局部對(duì)比度信息，在組織均衡過程中的變化，造成信息丟失?，F(xiàn)有技術(shù)還給出了基于圖像曝光參數(shù)等確定圖像增強(qiáng)補(bǔ)償權(quán)重， 基于補(bǔ)償系數(shù)和圖像像素點(diǎn)亮度生成掩模圖像，原始圖像除以掩模圖像獲得增強(qiáng)后圖像。 該方法依賴于輸入曝光參數(shù)生成權(quán)重，而且沒有考慮圖像的局部細(xì)節(jié)，可能會(huì)丟失部分圖像信息。另外還有采用多尺度的方法對(duì)圖像進(jìn)行噪聲抑制和增強(qiáng)，但該方法比較復(fù)雜，對(duì)參數(shù)依賴較大。因此，現(xiàn)有技術(shù)還有待于改進(jìn)和發(fā)展。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種圖像中自適應(yīng)組織均衡的方法和裝置，旨在解決現(xiàn)有的組織均衡方法在對(duì)圖像進(jìn)行均衡處理時(shí)，不考慮局部信息對(duì)比，容易丟失圖像局部對(duì)比度信息的問題。本發(fā)明的技術(shù)方案如下本發(fā)明提供的成像系統(tǒng)的自適應(yīng)組織均衡方法包括以下具體步驟步驟Sl 通過圖像采集系統(tǒng)獲取圖像；步驟S2 提取圖像中感興趣區(qū)域，作為組織均衡的輸入圖像；其具體包括基于圖像分割去掉無效圖像區(qū)域數(shù)據(jù)，并針對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行亮度映
射等處理。步驟S3:基于輸入圖像自適應(yīng)判斷是否需要進(jìn)行組織均衡，需要?jiǎng)t執(zhí)行步驟S4， 不需要?jiǎng)t執(zhí)行步驟S5 ；步驟S4 獲取組織均衡程度參數(shù)，基于該參數(shù)對(duì)整幅圖像進(jìn)行均衡化處理，同時(shí)對(duì)不同亮暗區(qū)域采用不同程度的均衡化處理，并基于均衡化程度對(duì)圖像局部對(duì)比進(jìn)行增強(qiáng)，等到均衡化后的圖像；步驟S5 對(duì)圖像進(jìn)行窗寬窗位自適應(yīng)調(diào)整，并輸出圖像。
本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像中自適應(yīng)組織均衡的裝置包括圖像獲取模塊，圖像處理模塊，圖像組織均衡模塊，窗寬窗位自適應(yīng)調(diào)整模塊，圖像顯示模塊，圖像PACS和打印模土夬。所述圖像PACS為 Picture Archiving and Communication Systems，圖像歸檔和通信系統(tǒng)。所述圖像獲取模塊，圖像處理模塊，圖像組織均衡模塊，窗寬窗位自適應(yīng)調(diào)整模塊依次連接，所述窗寬窗位自適應(yīng)調(diào)整模塊分別連接圖像顯示模塊，圖像PACS傳遞和打印模塊。本發(fā)明的有益效果本發(fā)明通過提出一種全新的自適應(yīng)組織均衡方法和裝置，基于輸入圖像自適應(yīng)判斷是否需要進(jìn)行組織均衡處理，以及所需要組織均衡程度參數(shù)α，基于該參數(shù)對(duì)整幅圖像進(jìn)行均衡化，且針對(duì)不同亮暗區(qū)域采用不同的均衡程度參數(shù)處理，同時(shí)基于均衡化程度采用對(duì)比度放大系數(shù)β對(duì)圖像局部對(duì)比度進(jìn)行增強(qiáng)，充分保持圖像的原有信息。


圖1是本發(fā)明中實(shí)施例提供的裝置的原理框圖；圖2是圖1中的圖像組織均衡模塊的原理框圖；圖3是本發(fā)明中實(shí)施例提供的組織均衡方法的流程圖；圖4是本發(fā)明中實(shí)施例提供的對(duì)圖像進(jìn)行均衡計(jì)算的方法流程圖；圖5是本發(fā)明中實(shí)施例提供的均衡程度函數(shù)曲線圖；圖6是本發(fā)明中實(shí)施例提供的噪聲抑制函數(shù)曲線圖。
具體實(shí)施例方式為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚、明確，以下參照附圖并舉實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說明。請(qǐng)參閱圖1，本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像中組織均衡自適應(yīng)的裝置包括圖像獲取模塊，圖像處理模塊，圖像組織均衡模塊，窗寬窗位自適應(yīng)調(diào)整模塊，圖像顯示模塊，圖像 PACS (Picture Archiving and Communication Systems，圖像歸檔和通信系統(tǒng))和打印模塊。所述圖像獲取模塊、圖像處理模塊、圖像組織均衡模塊、窗寬窗位自適應(yīng)調(diào)整模塊依次連接，所述窗寬窗位自適應(yīng)調(diào)整模塊分別連接圖像顯示模塊、圖像PACS和打印模塊。圖像獲取模塊用于獲取圖像數(shù)據(jù)，圖像處理模塊用于基于圖像分割去掉無效圖像區(qū)域的數(shù)據(jù)，并針對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行亮度映射等處理。所述感興趣區(qū)域?yàn)獒t(yī)生所要觀察的指定區(qū)域。所述圖像組織均衡模塊通過組織均衡算法對(duì)輸入的圖像中各部分組織進(jìn)行亮度的優(yōu)化調(diào)整使得在同一窗寬、窗位中有更多有效圖像信息能夠直接呈現(xiàn)。所述窗寬窗位自適應(yīng)調(diào)整模塊用于對(duì)圖像進(jìn)行自適應(yīng)的窗寬、窗位調(diào)整，然后將圖像傳輸?shù)綀D像顯示模塊進(jìn)行顯示，或者將圖像傳送到圖像PACS和打印模塊進(jìn)行歸檔和打印。請(qǐng)參閱圖2，所述圖像組織均衡模塊具體包括用于計(jì)算圖像的一個(gè)掩模圖像，得到每一個(gè)像素點(diǎn)的局部灰度分布的掩模圖像計(jì)算模塊；用于獲取整個(gè)圖像的均衡程度參數(shù)的整個(gè)圖像均衡程度參數(shù)確定模塊；用于基于掩模圖像和整個(gè)圖像的均衡程度參數(shù)自動(dòng)設(shè)定圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的均衡程度系數(shù)的均衡化系數(shù)計(jì)算模塊；用于基于掩模圖像和圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的均衡程度系數(shù)對(duì)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行均衡計(jì)算，并通過對(duì)比度放大系數(shù)對(duì)組織均衡后的圖像進(jìn)行局部的對(duì)比度增強(qiáng)的圖像組織均衡化計(jì)算模塊；用于設(shè)定圖像的目標(biāo)亮度的目標(biāo)亮度確定模塊；用于計(jì)算均衡化前的圖像灰度值的圖像灰度計(jì)算模塊。其中，所述掩模圖像計(jì)算模塊和整個(gè)圖像均衡程度參數(shù)確定模塊連接均衡化系數(shù)計(jì)算模塊；所述均衡化系數(shù)計(jì)算模塊連接圖像組織均衡化計(jì)算模塊；所述圖像灰度計(jì)算模塊連接圖像組織均衡化計(jì)算模塊。所述圖像組織均衡模塊還包括用于基于掩模圖像和均衡化前的圖像計(jì)算圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的對(duì)比度放大系數(shù)的對(duì)比度放大系數(shù)計(jì)算模塊，其中，所述掩模圖像計(jì)算模塊、 均衡化系數(shù)計(jì)算模塊和圖像灰度計(jì)算模塊均連接對(duì)比度放大系數(shù)計(jì)算模塊；所述對(duì)比度放大系數(shù)計(jì)算模塊連接圖像組織均衡化計(jì)算模塊。在上述的整個(gè)圖像均衡程度參數(shù)確定模塊中的整個(gè)圖像的均衡程度參數(shù)是通過預(yù)先設(shè)定的，不是通過系統(tǒng)自動(dòng)設(shè)定的。當(dāng)需要通過系統(tǒng)自動(dòng)設(shè)定整個(gè)圖像的均衡程度參數(shù)時(shí)，上述圖像組織均衡模塊還包括用于計(jì)算均一度量參數(shù)的均一度量參數(shù)計(jì)算模塊。其中，所述均一度量參數(shù)計(jì)算模塊輸入端連接掩模圖像計(jì)算模塊，輸出端連接整個(gè)圖像均衡程度參數(shù)確定模塊。此時(shí)，所述的整個(gè)圖像均衡程度參數(shù)確定模塊根據(jù)均一度量參數(shù)自動(dòng)設(shè)定整個(gè)圖像的均衡程度參數(shù)。請(qǐng)參閱圖3，本發(fā)明提供的組織均衡自適應(yīng)的方法包括以下具體步驟步驟Sl 通過圖像采集系統(tǒng)獲取圖像；步驟S2 提取圖像中感興趣區(qū)域，作為組織均衡的輸入圖像；其具體包括基于圖像分割去掉無效圖像區(qū)域數(shù)據(jù)，并針對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行亮度映
射等處理。步驟S3 基于輸入圖像自適應(yīng)判斷是否需要進(jìn)行組織均衡，需要?jiǎng)t執(zhí)行步驟S4, 不需要?jiǎng)t執(zhí)行步驟S5 ；步驟S4 獲取圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的均衡程度系數(shù)，基于該系數(shù)對(duì)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行不同程度的均衡化處理，得到均衡化后的圖像；步驟S5 輸出組織均衡后的圖像。請(qǐng)參閱圖4，步驟S4具體包括以下步驟步驟SlOO 計(jì)算圖像的一個(gè)掩模圖像，得到每一個(gè)像素點(diǎn)的局部灰度分布，并獲取整個(gè)圖像的均衡程度參數(shù)；計(jì)算圖像的一個(gè)掩模圖像來表示圖像的局部區(qū)域(即鄰域)內(nèi)的灰度分布M(x， y)是圖像局部區(qū)域的灰度分布，可以是一個(gè)nXn掩模內(nèi)的中值，或者均值；同樣該掩模也可以是圖像多尺度下采樣后的低尺度圖像。步驟S200 基于掩模圖像和整個(gè)圖像的均衡程度參數(shù)自動(dòng)設(shè)定圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的均衡程度系數(shù)；步驟S300 基于掩模圖像和圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的均衡程度參數(shù)對(duì)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行均衡計(jì)算，得到均衡化后的圖像；步驟S400 基于掩模圖像和均衡化前的圖像計(jì)算圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的對(duì)比度放大系數(shù)，并通過該系數(shù)對(duì)組織均衡后的圖像進(jìn)行局部的對(duì)比度增強(qiáng)。對(duì)于步驟S100，所述整個(gè)圖像的均衡程度參數(shù)是通過預(yù)先設(shè)定在系統(tǒng)中的，或是系統(tǒng)基于均一度量參數(shù)自動(dòng)設(shè)定的。所述均一度量參數(shù)的確定方法為
步驟alOO 計(jì)算掩模圖像中每一行中所有局部灰度分布的均值稱為灰度行均值；步驟a200 對(duì)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)計(jì)算其鄰域內(nèi)的灰度方差，根據(jù)灰度方差求出圖像的每一行中所有灰度方差的均值稱為方差行均值；計(jì)算每一個(gè)像素點(diǎn)的局部灰度分布和灰度方差后，根據(jù)局部灰度分布M(x，y)和灰度方差S (X，y)求出每一行中所有局部灰度分布的均值稱為灰度行均值，記作Mmid(x，y)， 求出每一行中所有灰度方差的均值稱為方差行均值，記作^llidU, y)。求出每一行中所有局部灰度分布的均值稱為灰度行均值，相當(dāng)于對(duì)整幅圖像以行為單位進(jìn)行平滑處理。例如對(duì)于一個(gè)N*N大小的圖像，其某一行中每一個(gè)像素點(diǎn)的平均灰
度值為M1 (X，y)、M2 (X，y)、M3 (X，y)........Mn (x, y),該行中所有像素點(diǎn)的均值Mmid (x, y)
為 JM1(Xj)+......+MN(x，y)]/N。步驟a300 將整幅圖像中最大的灰度行均值減去最小的灰度行均值，得出整幅圖像的灰度均值的差值；對(duì)所有方差行均值求平均，得出整幅圖像的平均方差；利用將整幅圖像中最大的灰度行均值減去最小的灰度行均值，得出整幅圖像的灰度均值的差值，記作ΔMmid，并對(duì)所有方差行均值^llidU, y)求平均，得出整幅圖像的平均方差’記作S1mw O步驟a400 將整幅圖像的灰度值的差值比上整幅圖像的平均方差得出圖像的均
一度量參數(shù)。將整幅圖像的灰度值的差值A(chǔ)Mmid比上整幅圖像的平均方差 得出圖像的均一度量參數(shù)Α，即J = AAZmw/t。圖像均一度參數(shù)可以是圖像整體均值除以圖像的方差；還可以是圖像局部均值中最大值減去最小值除以局部方差的均值，所有基于圖像局部均值和方差的表示形式均可。本發(fā)明提供的組織均衡算法可以簡(jiǎn)單表示為如下公式g(xy) = α [DM-M (x，y) ]+M (x，y) + [I (x，y) _M (x，y) ] X β...............(1)其中，g(x，y)是處理后的圖像中某一點(diǎn)的灰度值；I(x，y)是處理前的圖像中某一點(diǎn)的灰度值；DM是目標(biāo)亮度，可以設(shè)定為整幅圖像的灰度均值，或者均值的函數(shù)；M(x，y)是圖像局部區(qū)域的亮暗分布即局部灰度分布，可以是一個(gè)nXn掩模內(nèi)的中值，或者均值；α 是組織均衡程度參數(shù)即均衡化系數(shù)，它取得越大，整個(gè)圖像的灰度就向DM靠得越近，也就是會(huì)使得暗的地方更亮，亮的地方更暗；β是對(duì)比度放大系數(shù)，其意義在于適量增加局部對(duì)比度，補(bǔ)償均衡化時(shí)帶來的細(xì)節(jié)紋理的損失。當(dāng)β取1時(shí)，即不對(duì)圖像的局部對(duì)比度進(jìn)行增強(qiáng)，此時(shí)的表達(dá)式如下g(x, y) = α [DM-M (χ, y) ] +1 (χ，y)。公式(1)對(duì)于不均勻的圖像有很好的增強(qiáng)效果。但是其缺點(diǎn)是在對(duì)比度增強(qiáng)過程中，對(duì)比度放大系數(shù)β不可調(diào)，導(dǎo)致在整體增強(qiáng)的同時(shí)，不能針對(duì)局部圖像進(jìn)行微調(diào)。為了解決上述問題，需要對(duì)上述算法進(jìn)行調(diào)整。組織均衡程度參數(shù)α和對(duì)比度放大系數(shù)β的確定是整個(gè)算法的核心，不同的參數(shù)表示不同的均衡程度。現(xiàn)有的技術(shù)中這兩個(gè)參數(shù)都被設(shè)定為常數(shù)，即整場(chǎng)的壓縮比例相同。本發(fā)明提出根據(jù)圖像局部特性進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)局部均衡化的權(quán)重。同時(shí)在對(duì)圖像進(jìn)行組織均衡前，針對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行計(jì)算得到圖像中組織均衡程度的指標(biāo)，即圖像的均一度量參數(shù)A，基于該參數(shù)A設(shè)定整個(gè)圖像的組織均衡程度參數(shù)α。通過上述方法得出圖像的均一度量參數(shù)A后，即可利用該參數(shù)A確定圖像的組織均衡程度參數(shù)α的最大值α _即整個(gè)圖像的均衡程度參數(shù)。參見圖5，在本發(fā)明中Cimax 是參數(shù)A的冪函數(shù)形式，記作α max = h (A)，其中均衡程度函數(shù)h是冪函數(shù)，它的值域?yàn)閃， CJ，Cd表示最大的組織均衡程度參數(shù)，可以為0到1之間任意小數(shù)。為了對(duì)不同亮度區(qū)域采用不同程度的均衡處理，則根據(jù)局部均值M(x，y)與目標(biāo)亮度DM間的關(guān)系自適應(yīng)確定每一個(gè)像素點(diǎn)的均衡程度參數(shù)α，其自適應(yīng)方法的公式如下α (χ, y) = f(M(x, y)—DM) · α max其中，α (χ, y)是圖像中不同區(qū)域的均衡程度；f(M(x, y)-DM)是值域在
區(qū)間內(nèi)的函數(shù)，是由圖像局部灰度分布M(x，y)和目標(biāo)亮度DM確定的；α max是圖像的組織均衡程度參數(shù)的最大值。f(M(x, y)-DM)為值域在W，1]區(qū)間內(nèi)的函數(shù)，且是由圖像局部灰度分布M(x，y) 和目標(biāo)亮度DM確定的。本實(shí)施例給出如下兩種函數(shù)形式，例如
權(quán)利要求
1.一種圖像中組織均衡的方法，其特征在于，包括以下步驟51通過圖像采集系統(tǒng)獲取圖像；S4:獲取圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的均衡程度系數(shù)，基于該系數(shù)對(duì)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行不同程度的均衡化處理，得到均衡化后的圖像； S5 輸出組織均衡后的圖像； 其中，所述步驟S4具體包括計(jì)算圖像的一個(gè)掩模圖像，得到每一個(gè)像素點(diǎn)的局部灰度分布，并獲取整個(gè)圖像的均衡程度參數(shù)；基于掩模圖像和整個(gè)圖像的均衡程度參數(shù)自動(dòng)設(shè)定圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的均衡程度系數(shù)；基于掩模圖像和圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的均衡程度系數(shù)對(duì)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行均衡計(jì)算，得到均衡化后的圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像中組織均衡的方法，其特征在于，所述方法還包括52提取圖像中感興趣區(qū)域，作為組織均衡的輸入圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的圖像中組織均衡的方法，其特征在于，所述方法還包括53對(duì)圖像進(jìn)行自適應(yīng)判斷，決定是否需要進(jìn)行組織均衡，是則執(zhí)行步驟S4，否則執(zhí)行步驟S5。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像中組織均衡的方法，其特征在于，所述步驟S5還包括對(duì)均衡化后的圖像進(jìn)行窗寬窗位自適應(yīng)調(diào)整。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像中組織均衡的方法，其特征在于，所述步驟S4還包括 基于掩模圖像和均衡化前的圖像計(jì)算圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的對(duì)比度放大系數(shù)，并通過該系數(shù)對(duì)組織均衡后的圖像進(jìn)行局部的對(duì)比度增強(qiáng)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1或5所述的圖像中組織均衡的方法，其特征在于，所述整個(gè)圖像的均衡程度參數(shù)是通過預(yù)先設(shè)定在系統(tǒng)中的。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像中組織均衡的方法，其特征在于，所述整個(gè)圖像的均衡程度參數(shù)是系統(tǒng)基于均一度量參數(shù)自動(dòng)設(shè)定的。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像中組織均衡的方法，其特征在于，所述整個(gè)圖像的均衡程度參數(shù)是系統(tǒng)通過基于均一度量參數(shù)自動(dòng)設(shè)定的。
9.根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的圖像中組織均衡的方法，其特征在于，所述均一度量參數(shù)的確定方法為計(jì)算掩模圖像中每一行中所有局部灰度分布的均值稱為灰度行均值； 對(duì)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)計(jì)算其鄰域內(nèi)的灰度方差，根據(jù)灰度方差求出圖像的每一行中所有灰度方差的均值稱為方差行均值；將整幅圖像中最大的灰度行均值減去最小的灰度行均值，得出整幅圖像的灰度均值的差值；對(duì)所有方差行均值求的平均，得出整幅圖像的平均方差；將整幅圖像的灰度值的差值比上整幅圖像的平均方差得出圖像的均一度量參數(shù)。
10.根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的圖像中組織均衡的方法，其特征在于，所述均一度量參數(shù)的確定方法為以圖像整體的均值除以圖像整體的方差。
11.根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的圖像中組織均衡的方法，其特征在于，所述基于均一度量參數(shù)自動(dòng)設(shè)定整個(gè)圖像的均衡程度參數(shù)的方法為 其中，α _是整個(gè)圖像的均衡程度參數(shù)，函數(shù)h是冪函數(shù)，它的值域?yàn)?br> ，CD表示最大的組織均衡程度參數(shù)，為0到1之間任意小數(shù)。
12.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像中組織均衡的方法，其特征在于，所述基于掩模圖像和整個(gè)圖像的均衡程度參數(shù)自動(dòng)設(shè)定圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的均衡程度系數(shù)的方法為
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的圖像中組織均衡的方法，其特征在于，所述函數(shù)f(M(x， y)-DM)的具體表達(dá)式為f(M(x,y)- DM) =----其中，M(x，y)是圖像局部灰度分布；DM是圖像的目標(biāo)亮度；λ均為足夠大常數(shù)。
14.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像中組織均衡的方法，其特征在于，所述計(jì)算圖像的一個(gè)掩模圖像，得到每一個(gè)像素點(diǎn)的局部灰度分布，其中每一個(gè)像素點(diǎn)的局部灰度分布為該像素點(diǎn)在其η*η的鄰域內(nèi)所有像素點(diǎn)的灰度值的中值。
15.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像中組織均衡的方法，其特征在于，所述計(jì)算圖像的一個(gè)掩模圖像，得到每一個(gè)像素點(diǎn)的局部灰度分布，其中每一個(gè)像素點(diǎn)的局部灰度分布為該像素點(diǎn)在其η*η的鄰域內(nèi)所有像素點(diǎn)的灰度值的均值。
16.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像中組織均衡的方法，其特征在于，所述基于掩模圖像和圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的均衡程度系數(shù)對(duì)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行均衡計(jì)算的公式為g(x，y) = α [DM-M(X，y)]+I(x, y)其中，g(x，y)是均衡化處理后的圖像中某一點(diǎn)的灰度值；I (X，y)是均衡化處理前的圖像中某一點(diǎn)的灰度值；DM是目標(biāo)亮度；M(x，y)是圖像局部灰度分布；α是圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的均衡程度系數(shù)。
17.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像中組織均衡的方法，其特征在于，所述基于掩模圖像和均衡化前的圖像計(jì)算圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的對(duì)比度放大系數(shù)的方法為β = 1+φ (α ) Xw其中，β為圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的對(duì)比度放大系數(shù)；Φ (α)定義為樹α) =，C0 表示β的處理系數(shù)，為正數(shù)，且Φ (α)彡0 ；函數(shù)w定義為:w= W(I(X，y)，M(X，y))，且w 的值域?yàn)?到1。
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的圖像中組織均衡的方法，其特征在于，所述函數(shù)w的具體表達(dá)式為
19.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像中組織均衡的方法，其特征在于，所述通過對(duì)比度放大系數(shù)對(duì)組織均衡后的圖像進(jìn)行局部的對(duì)比度增強(qiáng)的方法為g(x,y) = α [DM-M(x,y)]+M(x,y) + [I(x,y)-M(x, y)]X β其中，g(x，y)是均衡化處理后的圖像中某一點(diǎn)的灰度值；I(X，y)是均衡化處理前的圖像中某一點(diǎn)的灰度值；DM是目標(biāo)亮度；M(x，y)是圖像局部灰度分布；α是圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的均衡程度系數(shù)；β為圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的對(duì)比度放大系數(shù)。
20.一種圖像中組織均衡的裝置，其特征在于，包括 用于獲取圖像數(shù)據(jù)的圖像獲取模塊；用于通過組織均衡算法和組織均衡程度系數(shù)，對(duì)輸入的圖像中每個(gè)像素點(diǎn)基于其鄰域信息采用不同程度的均衡化處理，得到均衡化后的圖像，的圖像組織均衡模塊； 用于顯示、傳輸或者打印圖像的圖像輸出模塊； 其中，所述圖像獲取模塊、圖像組織均衡模塊、圖像輸出模塊依次連接； 所述圖像組織均衡模塊具體包括用于計(jì)算圖像的一個(gè)掩模圖像，得到每一個(gè)像素點(diǎn)的局部灰度分布的掩模圖像計(jì)算模塊；用于獲取整個(gè)圖像的均衡程度參數(shù)的整個(gè)圖像均衡程度參數(shù)確定模塊； 用于基于掩模圖像和整個(gè)圖像的均衡程度參數(shù)自動(dòng)設(shè)定圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的均衡程度系數(shù)的均衡化系數(shù)計(jì)算模塊；用于基于掩模圖像和圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的均衡程度系數(shù)對(duì)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行均衡計(jì)算，并通過對(duì)比度放大系數(shù)對(duì)組織均衡后的圖像進(jìn)行局部的對(duì)比度增強(qiáng)的圖像組織均衡化計(jì)算模塊；用于設(shè)定圖像的目標(biāo)亮度的目標(biāo)亮度確定模塊； 用于計(jì)算均衡化前的圖像灰度值的圖像灰度計(jì)算模塊，其中，所述掩模圖像計(jì)算模塊和整個(gè)圖像均衡程度參數(shù)確定模塊連接均衡化系數(shù)計(jì)算模塊；所述均衡化系數(shù)計(jì)算模塊連接圖像組織均衡化計(jì)算模塊；所述圖像灰度計(jì)算模塊連接圖像組織均衡化計(jì)算模塊。
21.根據(jù)權(quán)利要求20所述的圖像中組織均衡的裝置，其特征在于，所述裝置還包括用于基于圖像分割去掉無效圖像區(qū)域數(shù)據(jù)，并針對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行亮度映射處理的經(jīng)過圖像處理模塊，所述圖像處理模塊的輸入端連接圖像獲取模塊，輸出端連接圖像組織均衡模塊。
22.根據(jù)權(quán)利要求20所述的圖像中組織均衡的裝置，其特征在于，所述裝置還包括 用于將圖像顯示在屏幕上的圖像顯示模塊；用于將圖像進(jìn)行歸檔和打印的圖像PACS和打印模塊，其中，所述圖像顯示模塊和圖像PACS和打印模塊分別連接至窗寬窗位自適應(yīng)調(diào)整模塊。
23.根據(jù)權(quán)利要求20所述的圖像中組織均衡的裝置，其特征在于，所述圖像組織均衡模塊還包括用于基于掩模圖像和均衡化前的圖像計(jì)算圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的對(duì)比度放大系數(shù)的對(duì)比度放大系數(shù)計(jì)算模塊，其中，所述掩模圖像計(jì)算模塊、均衡化系數(shù)計(jì)算模塊和圖像灰度計(jì)算模塊均連接對(duì)比度放大系數(shù)計(jì)算模塊；所述對(duì)比度放大系數(shù)計(jì)算模塊連接圖像組織均衡化計(jì)算模塊。
24.根據(jù)權(quán)利要求23所述的圖像中組織均衡的裝置，其特征在于，所述圖像組織均衡模塊還包括用于計(jì)算均一度量參數(shù)的均一度量參數(shù)計(jì)算模塊，其中，所述均一度量參數(shù)計(jì)算模塊輸入端連接掩模圖像計(jì)算模塊，輸出端連接整個(gè)圖像均衡程度參數(shù)確定模塊。
全文摘要
本發(fā)明公開了圖像中組織均衡的方法及裝置，其方法包括以下步驟計(jì)算圖像的一個(gè)掩模圖像，得到每一個(gè)像素點(diǎn)的局部灰度分布，并獲取整個(gè)圖像的均衡程度參數(shù)；基于掩模圖像和整個(gè)圖像的均衡程度參數(shù)自動(dòng)設(shè)定圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的均衡程度系數(shù)；基于掩模圖像和圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的均衡程度系數(shù)對(duì)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行均衡計(jì)算，得到均衡化后的圖像。采用本發(fā)明可對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)采用不同的均衡程度參數(shù)處理，同時(shí)對(duì)均衡后的圖像采用對(duì)比度放大系數(shù)對(duì)圖像局部對(duì)比度進(jìn)行增強(qiáng)，充分保持圖像的原有信息。
文檔編號(hào)G06T5/00GK102456222SQ20101052903
公開日2012年5月16日 申請(qǐng)日期2010年10月29日 優(yōu)先權(quán)日2010年10月29日
發(fā)明者叢龍飛, 朱磊 申請(qǐng)人:深圳邁瑞生物醫(yī)療電子股份有限公司