图像增强 处理实现医学图像的增强

资 源 简 介

图像增强 处理实现医学图像的增强

详 情 说 明

医学图像增强是通过图像处理方法提升医学影像质量的技术，主要用于改善诊断精度或辅助算法分析。常见的增强方法可分为传统算法和深度学习两类：

对比度增强 通过调整像素值分布拉伸图像动态范围，解决医学图像常见的低对比度问题。典型方法包括线性变换（如窗宽窗位调节）和非线性变换（如Gamma校正），适用于CT/MRI等模态。

直方图均衡化 重新分配像素强度以均衡直方图分布，能显著增强X光或超声图像的局部细节。自适应直方图均衡化（CLAHE）通过分块处理避免噪声放大，是视网膜图像分析的常用预处理步骤。

频域增强 在傅里叶或小波变换域进行高频分量增强，可突出血管造影等图像中的微小结构。配合低通滤波还能抑制高频噪声，适用于乳腺钼靶图像处理。

深度学习方法 基于生成对抗网络（GAN）或U-Net的端到端增强模型能学习复杂映射关系。例如： 使用CycleGAN实现MRI不同序列间的跨模态增强 通过注意力机制强化病灶区域的局部特征

实际应用中常需结合先验知识：如DICOM元数据中的窗位参数指导对比度调整，或针对特定解剖结构（如肺部结节）定制增强策略。未来趋势将更注重增强过程的可解释性，以满足临床合规要求。