基于热区增强的分段线性变换提高室间隔缺损超声图像可懂度研究

陈 蒙

山东医学高等专科学校，山东临沂 276000

室间隔缺损（VSD）指室间隔在胚胎发育不全，形成异常交通，在心室水平产生左向右分流，它可单独存在，也可是某种复杂心脏畸形的组成部分，是最常见的先天性心脏病[1]。本研究以室间隔缺损超声图像为例，意在通过改进传统的医学图像灰度增强方法，探讨提高超声图增强效果的途径，增强清晰度，加大对比度，提高图像可懂度。

1 资料与方法

1.1 一般资料

所用处理图像从医院B超室中挑选室间隔缺损B超图像作为研究对象，在Windows XP环境下用matlab软件进行处理,由于设备或探查手法的不同，原始显示图像一般具有低对比度，部分局部细节区域较暗不清晰，而采用增强预处理后，原图像灰度图像灰度集中的区域被充分扩展至整个灰度区间，从而增大了对比度，使得图像细节部分显示清晰，对比度高，便于观察缺损部位，测量缺损长度以及有无其他并发性病变。

1.2 检测方法

多采用频率为2.5MHz～5.0MHz的黑白或彩色多普勒超声检查，采用左侧位45°角探头方式接触到患者皮肤上，对心脏区域做多切面扫查，并仔细观察[2]。

先天性心脏病室间隔缺损的诊断标准为，在二维图像中是否出现室间隔局部回升失落，通常如果有回升失落，则多切面都能探测到。如果仅在某一特定切面检测到有失落，其他切面无此回声失落，则考虑假阳性或做进一步探查。

1.3 图像增强方法

传统的医学图像增强方法，其增强方式大多是从整体上针对图像本身增强。而在临床诊断中很多情况下，医生在观察整张B超图像时只是大体看一下器官的整体情况，来确定可疑病变部位，然后针对可疑病变的局部组织细节观察仔细，希望该部位的细节表现越清晰越好，以便于确诊。基于热区增强的灰度线性变换正是根据这一特点，根据实际需要灵活地选择某个灰度值范围，只针对增强该灰度值范围进行增强，这样可获得比传统的灰度线性变换更好的效果。

分析传统灰度线性变换增强算法的原理，我们可以知道能否合理的划分灰度区间是取得理想的图像增强效果的重要保证。而如何合理的划分分度区间，又要依靠灰度直方图中的数据分析。灰度直方图是显示图像的灰度级分布情况二维数据坐标图，任何一幅灰度直方图都包括了大量的图像像素的灰度值信息，我们可以借助它来划分灰度区间。另由于灰度直方图只能显示图像中不同灰度值像素的总数量，不能建立图像中某一个像素的灰度值与实际坐标点的实时关联。因此，在确定热区的灰度区间范围时，往往要凭借一定的经验判断，具有一定的主观性、盲目性，而且需要反复调整多次才能最终确定下来大体的区间范围，既不够精确也费事费力。基于热区增强的灰度线性变换提供了一种快速划分灰度区间的方法，可以快速确定图像中增强区域的灰度值分布区间，然后根据需要变换到所需的灰度区间范围。在确定所需灰度变换区间的过程中我们要掌握好以下三个要素。

1.3.1 显示灰度直方图

灰度直方图，从图形上说，它是一个二维图,用坐标表示。横坐标一般用来表示图象中各像素灰度值(一般为[0，255])；纵坐标一般用来表示图像中该灰度值的像素的总数量。它是一种专门用来进行图像处理二维坐标图，利用借它显示的像素灰度分布情况。通常对于目标区域和背景区域灰度值有明显明确区分的图像，通常可以观察直方图上的灰度值分布的谷点来确定两区域分布的大致位置[3]。

P=imread(‘图像文件路径’); %读入图像

Imview(P); %显示图像

Imhist(P); %显示图像直方图

1.3.2 图像像素点灰度值

灰度直方图只提供了图像中像素灰度值分布的统计数量，每个像素的坐标位置信息却没有提供出来。对于需要增强的热区位置，首先确定增强热区的坐标范围，进而确定增强区域分度值分布情况。最后，将鼠标指向图像热区位置，当鼠标在像素点上停留时，显示该像素位置处的坐标值和对应的灰度值。

1.3.3 图像热区增强灰度范围

要确定热区的灰度范围，仅仅依靠灰度直方图或图像显示不能完成。需要将两者结合起来共同确定。具体步骤是，把鼠标指针指向图像热区中较亮和较暗的多点位置，得到多个较高和较低的灰度值，从而确定热区的灰度分布范围。图像的灰度直方图我们一般采用256级显示，而人眼能够分辨的只有32个级别，因此当热区中灰度范围太小时，人眼无法分辨出异常。

在实际应用时，我们可以灵活应用以上方法，快速确定热区的灰度范围，然后进行灰度线性变换，增强热区的对比度。

2 实验结果

P=imread('图像文件路径'); %原图像

T=imadjust(P,[低值/255 高值/255],[0 1]); %指定区域内调整灰度范围

subplot(2,2,1);imshow(P);title('原图像显示'); %显示原图像

subplot(2,2,2);imshow(T);title('增强后图像显示'); %显示增强后图像

subplot(2,2,3);imhist(P);title('原直方图显示'); %显示原图像灰度直方图

subplot(2,2,4);imhist(T);title('增强直方图显示'); %显示增强后后图像灰度直方图

下面结合一幅室间隔缺损B超图说明基于热区的灰度线性变换增强方法应用实例。图1为原始图像，266*342像素，8位灰度图像，其中两个“+”号之间区域为需要增强的区域。

图1 室间隔缺损（VSD）

本文提出的基于热区的灰度线性变换正是针对采用黑白B超捕捉到的灰度图像。在B超图像中，医生并不关心其中提供的绝大部分信息，而只是关注可疑病变部位所提供的信息。对于可疑病变部位，由于灰度区间分布过于密集，造成医生无法观察到其中细微的差别，这就对医生的诊断处理造成的障碍。基于热区的灰度线性变换正是针对这一特点，不去关心整个图片的灰度分布情况，只是增大可疑病变部位灰度区间，增强这一区域的对比度，这样医生就容易识别出其中细微的差异，对做出正确的诊断提供了有力的保障[4][5]。

图2 原图像灰度直方图

图3 坐标位置和灰度值

图3左下角可以显示原始图像中任意像素的坐标位置与灰度值，通过鼠标指向人眼能够分辨的只有32个级别中像素点，我们可以得知这一区域中像素点的灰度值主要集中在45到85之间。由于人眼能够分辨的灰度级只有32，而两个“+”号之间可疑病变区域灰度级别过于密集，因此不容易判断出其中的区别。

图4 增强后图像

利用基于热区的灰度线性变换，将两个“+”号之间可疑病变区域的灰度区间[45,85]扩展为[0.255],加大此热区的灰度值差别，增强其对比度。变换后图像如4所示，其对应的灰度直方图如5所示。

图5 增强后图像灰度直方图

3 讨论

本文针对超声图像中的室间隔缺损（VSD）图像，首先应用基于热区的灰度线性变换，通过可以显示坐标值和灰度级的图像结合灰度直方图，反复对比试验确定基于热区的灰度区间；将热区的灰度区间扩展至最大灰度区间来增强该区域的对比度，增强可疑缺损部位细节展现。对比增强前后的图像分析，增强后的图像可疑病变区域细节显示更加清晰，对比度增强，更容易看出其中的细微差别；而图像中其他区域有的比原图像清晰，有的甚至还不如原图像。对比增强前后的图像灰度直方图分析，原图像中热区的灰度区间被充分扩展至整个灰度区间，原来相对密集的像素点灰度值被充分扩展的整个灰度区间内。

[1]朱虹，等.数字图象处理基础[M].北京：科学出版社，2005：31-32.

[2]康晓东.现代医学影象技术[M].天津：天津科技翻译出版社，2000：23-26，270-299.

[3]高彦平，图像增强方法的研究与实现[D].青岛：山东科技大学，2005：21-24.

[4]陈萍，毛莲香.彩超和超检测先天性心脏病房室间隔缺损对比分析[J].北京：中国超声诊断杂志，2002，3(12)：895-896.

[5]袁丽婷，邱力军.基于matlab的X线医学图像增强与直方图处理方法[J].西安：第四军医大学学报，2007，28(4)：376-378.