肺部ct的图像增强技术及opencv实现

2018-06-14李尧

数字技术与应用 2018年3期

李尧

(山西师范大学数计学院,山西临汾 041004)

1 引言

图象增强是数字图象处理领域中常用的一种技术。是通过放大图像中某些不易观察到细节,突出感兴趣的特征进而增强图像视觉效果的手段。在诸多领域有广泛的应用.如航空航天,生物医学域,工业生产等。CT是一种医疗辅助图像,它的原理是根据人体不同的组织对X线的吸收率与透过率的不同,用灵敏度极高的仪器扫描人体,然后将测量所获取的数据输入电子计算机展示,协助医生诊断。OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,提供了计算机视觉方面的很多通用算法。ITK(Insight Segmentation and Registration Toolkit)是美国国家卫生院下属的国立医学图书馆开发的一款开源的、跨平台的医学图像处理软件包,是一个影像分析扩展软件工具。本文通过itk对dcm(ct图像)进行解析,使用opencv对ct图像进行增强及可视化。

图1 原图像

图2 原图象的直方图

图3 直方图均衡化后的图像

2 图像增强

CT图像是由一定数目像素按矩阵排列所构成,其中每个像素存储的由黑到白的灰度值,是表示强度的标量。但通用计算机图片像素存储的表示RGB三通道强度的三维向量。出于精确度的考虑把ct图像映射入1个通道即可。

图4 均衡化后的直方图

2.1 基于直方图均衡化的图像增强

直方图是像素灰度值分布的函数,是按照灰度值的大小,统计其在数字图像中的所有像素中出现的频率,它表示图像中特定灰度值像素的个数。

基于直方图均衡化的图像增强的思想是通过扩大像素灰度值的范围。变换为均匀分布的形式,达到增强图像整体对比度,强调图像细节的效果。下图中图1为原图,直方图为图2。经过直方图均衡化后变为图3,直方图变化为图4。

图5 拉普拉斯算子增强后的图像

图6 对数变换后的图像

2.2 基于拉普拉斯算子的图像增强

拉普拉斯算子是二阶微分线性算子。与一阶微分相比,二阶微分算子有更强的边缘定位能力。用拉普拉斯运算就会使图像中位于较暗的区域中的亮点变得更亮。达到突出图像中的孤立线或端点的目的。并且拉普拉斯算子具有旋转不变性。

使用二阶微分算子的法通常是先定义算子的离散形式,然后根据离散形式生成滤波模板,利用这个与目标图像卷积。

二维图像的拉普拉斯算子是各向同性的二阶导数,定义为:

经过化简得到:

即取上下左右四个像素点的灰度和减去本身灰度的4倍。拉普拉斯算子可增强图像中灰度突变的区域,削弱灰度变化缓慢的区域。因此,可先对原图像进行拉普拉斯算子处理,产生描述灰度突变的图像,再将生生的图像与原始图像叠加。经过以上步骤生成的图像。在产生拉普拉斯锐化效果的同时又能保留背景信息。图像中的各灰度值得到保留,使灰度突变处的对比度得到增强,最终结果是在保留图像背景的前提下,突现出图像中的细节信息。

本文使用中心为5的8邻域拉普拉斯算子与图像卷积。图5为增强后的图片。