【摘 要】
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医学图像处理和分析在对疾病的成像诊断中起到辅助医生确定病变局域的重要作用。但是由于人体的组织密度极其复杂,由于各种不良因素的影响,从而导致医学图像(尤其是X射线医学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61603190);江苏省自然科学基金青年基金项目(编号:BK20140794)资助
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医学图像处理和分析在对疾病的成像诊断中起到辅助医生确定病变局域的重要作用。但是由于人体的组织密度极其复杂,由于各种不良因素的影响,从而导致医学图像(尤其是X射线医学影像等)普遍存在对比度低、动态范围窄、强度分布不对称、边缘不清晰等问题。针对上述问题,结合医学图像特点和光照估计模型提出一种基于Canny算子加权引导滤波的Retinex(CWGFR)医学图像增强算法。首先,利用Canny边缘检测算子准确估计加权引导滤波器的边缘权重并通过加权引导滤波器对光照进行估计,从而得到入射光分量;然后根据Retinex算
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