对尺度的MSR算法的医学图像增强算法

资 源 简 介

对尺度的MSR算法的医学图像增强算法

详 情 说 明

医学图像增强在临床诊断中具有重要价值，尤其针对低对比度的X光、CT等影像。基于多尺度Retinex（MSR）的改进算法通过模拟人眼视觉特性，能有效提升图像细节的可辨识度。

核心原理： 多尺度分解：采用高斯核函数对原始图像进行不同尺度的卷积运算，分别捕捉全局光照变化（大尺度）和局部细节特征（小尺度）。 反射分量提取：通过对数域变换分离出代表物体本质特征的反射分量，削弱不均匀光照的影响。 自适应融合：根据不同尺度结果的自适应权重组合，既保持整体对比度又增强微小病变区域的边缘信息。

技术优势： 克服传统直方图均衡化造成的过度增强问题 对低曝光区域的血管分支、微小钙化点等弱信号结构有显著增强效果 可集成Gamma校正作为后处理步骤进一步优化视觉表现

调试建议： 重点关注高斯核尺度参数的调整，过大的尺度会导致边缘模糊，而过小尺度可能引入噪声。典型场景下建议选择3个尺度（如15/80/250像素）进行分层处理。