病理图像是疾病诊断的金标准,所以病理图像的质量对医学诊断至关重要。然而由于各种外界因素可能导致医生制作的病理图像存在噪声和边缘细节模糊等问题,使得病理科医生无法作出准确的诊断。因此病理图像的清晰化具有重要的应用价值与理论意义。此外肝血窦的形态是肝癌的特征之一,因此对肝血窦组织图像的清晰化对肝癌的诊断同样具有重要意义。本文在大量研究与分析国内外相关文献的基础上,以HE(Hematoxylin&Eosin)染色的病理图像为研究对象,主要研究了基于改进块匹配的病理图像去噪方法和基于改进引导滤波的病理图像增强方法,同时,针对肝血窦的特性提出了一套肝血窦病理图像的清晰化方法。具体如下:(1)在病理图像去噪方面:首先对块匹配算法中的相似块度量算法进行了加权改进,引入了位置信息,然后结合各项同性滤波和改进后的块匹配算法建立病理图像去噪模型,最后利用交替方向乘子法来优化求解模型,以达到病理图像去噪的目的。(2)在病理图像增强方面:改进了引导滤波器边缘与纹理的度量函数,首先利用梯度方差代替传统引导滤波器的像素点方差,考虑了像素点邻域信息,并扩大了方差变化范围,以便对边缘与纹理度量函数中的阈值进行选取;然后在阈值选取中引入了全局梯度方差,简化了阈值的选取。(3)在肝血窦病理图像清晰化方面:首先采用方向选择滤波对病理图像进行去噪并连接断开的边缘;然后采用基于统计特征的方法对病理图像进行增强;最后利用基于纹理特征的方法对脂肪滴进行抑制。为了验证本文算法的有效性,基于实验病理图像进行了实验,结果表明:本文提出的病理图像去噪模型能够较好地去除噪声,基于改进的引导滤波增强算法在病理图像的增强质量上有了较大的提升,本文提出的肝血窦病理图像的清晰化算法能够很好的连接肝血窦断开的边缘,去除图像噪声,在增强肝血窦的同时能够很好抑制肝血窦的类似物脂肪滴。