基于MATLAB的多尺度Retinex医学图像对比度增强系统

资 源 简 介

本项目利用Matlab实现多尺度Retinex算法，针对低对比度医学图像进行自适应增强处理。通过高斯滤波模拟人眼感知机制，分离光照与反射分量，有效提升图像细节的可辨识度，适用于医学影像分析场景。

详 情 说 明

基于多尺度Retinex算法的医学图像动态对比度增强系统

项目介绍

本项目是一个专门用于医学图像增强的MATLAB工具，核心功能是采用多尺度Retinex（MSR）算法对低对比度医学图像进行自适应增强处理。系统通过高斯滤波模拟人眼视觉感知特性，分离图像的反射分量（组织细节信息）与光照分量（环境亮度干扰），从而显著提升医学图像中病灶区域与组织边界的可视性。该系统支持对多种医学影像（如X光、CT等灰度图像）进行批量处理与参数调试，旨在为临床诊断提供更清晰、更准确的图像支持。

功能特性

• 多尺度Retinex增强: 采用大、中、小三个尺度的高斯滤波进行权重融合，实现对图像不同层次细节的增强
• 自适应对比度调整: 根据图像内容自动进行对比度拉伸与灰度动态范围映射，优化视觉效果
• 批量处理支持: 可对多幅医学图像进行连续处理，提高工作效率
• 参数灵活调节: 用户可自定义高斯滤波尺度参数和增益调节阈值，适应不同成像条件和增强需求
• 量化分析报告: 提供增强前后图像的灰度直方图对比和局部对比度量化指标（如标准差、熵值变化）
• 处理过程可追溯: 完整记录各尺度滤波权重及融合系数，便于效果回溯和算法优化

使用方法

1. 准备图像数据: 将待处理的医学图像（支持DICOM、PNG、JPG等格式）放置在指定目录
2. 参数设置: 根据需要调整高斯滤波尺度参数和增益调节阈值（可选）
3. 执行增强处理: 运行主程序开始图像增强处理
4. 查看结果: 系统将生成增强后的图像、对比分析报告和参数记录文件
5. 结果验证: 通过对比增强前后的图像和量化指标，评估增强效果

系统要求

• 操作系统: Windows 10/11, Linux, macOS
• 软件环境: MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱: Image Processing Toolbox
• 硬件建议: 4GB以上内存，支持浮点运算的处理器

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、多尺度高斯滤波分解、Retinex反射分量计算、光照校正与对比度增强、结果可视化与量化分析等功能模块。具体而言，该文件负责协调整个增强处理过程：从加载原始医学图像开始，应用多尺度Retinex算法进行图像分解与增强，执行自适应对比度拉伸与灰度映射，最终生成增强后的图像文件、量化对比报告及相关参数记录。