基于MATLAB的Hessian矩阵多尺度血管增强滤波器

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一种基于Hessian矩阵的多尺度血管增强滤波器，专门用于医学图像中血管网络的特征提取和增强。通过分析图像在不同尺度下的Hessian矩阵特征值，有效利用血管的管状结构特性，显著提升血管结构的可视化效果。

详 情 说 明

基于Hessian矩阵的多尺度血管增强滤波系统

项目介绍

本系统实现了一个基于Hessian矩阵的多尺度血管结构增强滤波器，专门用于医学图像中血管网络的特征提取和增强。通过计算图像在不同尺度下的Hessian矩阵特征值，系统能够有效利用血管的管状结构特性，实现噪声抑制和血管增强。该系统支持2D和3D医学图像处理，可广泛应用于视网膜血管、脑血管等多种医学影像分析场景。

功能特性

• 多尺度分析：支持在多个尺度（σ值）下进行Hessian矩阵计算，适应不同直径的血管结构
• 血管增强：基于Hessian矩阵特征值分析，有效增强管状结构同时抑制噪声
• 格式兼容：支持DICOM、NIfTI、PNG等常见医学图像格式
• 多维处理：同时支持2D和3D医学图像处理
• 结果可视化：提供多种输出结果，包括增强图像、多尺度响应图等

使用方法

基本参数设置

% 设置尺度参数（σ值范围，单位：像素） scales = [1, 2, 3, 4, 5];

% 设置血管直径范围（用于最优尺度选择） vessel_diameter_range = [2, 10];

运行系统

% 加载医学图像 input_image = imread('vascular_image.png');

% 运行血管增强滤波 [enhanced_image, response_maps, confidence_map, optimal_scale_map] = ... main(input_image, scales, vessel_diameter_range);

输出结果

• 增强后的血管结构图像：与输入图像同尺寸的灰度图像，血管结构得到明显增强
• 多尺度响应图：不同尺度下的滤波结果集合
• 血管置信度图：量化的血管特征强度分布图
• 最优尺度选择图：每个像素点对应的最佳尺度参数分布

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：处理3D图像时建议8GB以上内存

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，主要包括医学图像的加载与预处理、多尺度Hessian矩阵的计算与特征值分析、血管结构特征的提取与增强滤波、最优尺度的自适应选择以及多种结果图像的可视化输出功能。该文件整合了完整的血管增强算法 pipeline，为用户提供一站式的血管结构分析解决方案。