基于多尺度Retinex算法的医学图像增强MATLAB实现

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了针对低对比度医学图像的多尺度Retinex增强算法。通过分离图像的反射分量和照度分量，有效提升图像细节可见度，特别适用于CT、MRI等医学影像的对比度增强处理。

详 情 说 明

基于多尺度MSR算法的医学图像增强系统

项目介绍

本项目实现了一种基于多尺度Retinex (MSR) 算法的医学图像增强系统。系统针对低对比度医学图像（如X光、CT、MRI等）进行专门优化，通过分离图像的反射分量与照度分量，有效提升图像细节可见度与整体视觉效果，从而改善医学图像的诊断价值。该系统支持处理多种常见医学图像格式，并能保留DICOM文件的原始元数据。

功能特性

• 核心算法：采用优化的多尺度Retinex算法，结合高斯滤波器多尺度分解技术，有效增强图像细节。
• 广泛兼容：支持DICOM、PNG、JPEG等多种输入/输出格式。
• 类型自适应：可同时处理灰度医学图像与彩色医学图像。
• 深度支持：兼容8位及16位像素深度的医学图像处理。
• 效果优异：特别针对低对比度、细节模糊的图像进行增强，显著改善视觉表现。
• 数据保留：输出DICOM格式时，完整保留原始文件的元数据。

使用方法

1. 准备图像：将待增强的医学图像文件（如.dcm, .png, .jpg）置于指定输入目录。
2. 运行主程序：执行系统主程序，系统将自动读取输入图像并进行增强处理。
3. 获取结果：处理完成后，增强后的图像将保存至输出目录，保持原始格式与元数据。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 运行环境：MATLAB (建议R2018a或更高版本)
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大尺寸DICOM图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件作为系统的核心入口，集成了图像读取、格式识别、算法参数配置、多尺度Retinex增强处理、结果优化以及增强后图像输出等一系列关键功能。它负责协调整个图像处理流程，确保从输入到输出的高效稳定运行，并针对不同图像类型自适应调整处理策略。