【摘 要】
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为了有助于CT图像的临床诊断,本文提出了一个自适应的灰度分段线性变换方法,对医学CT序列图像进行了增强。该方法首先基于直方图多尺度变换和EM(Expectation-Maximization)算
【机 构】
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西安思源学院工学院,第四军医大学口腔医院
【基金项目】
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陕西省教育厅自然科学专项项目“基于增强CT的口腔癌计算机识别和辅助分析”(项目编号:2013JK1173)
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为了有助于CT图像的临床诊断,本文提出了一个自适应的灰度分段线性变换方法,对医学CT序列图像进行了增强。该方法首先基于直方图多尺度变换和EM(Expectation-Maximization)算法自适应地选取分段线性变换的分段点,然后对背景和不感兴趣的区域进行灰度范围压缩,对感兴趣目标区域进行灰度范围拉伸处理。实验结果显示感兴趣目标区域对比度被合理增强,证明了该方法的有效性。
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