[发明专利]一种基于主成分分析的医学图像增强方法

摘要

本发明公开一种基于主成分分析的医学图像增强方法，原图为RGB三通道彩图，将R通道、G通道、B通道视为三个维度特征进行主成分分析，得到第一主成分、第二主成分和第三主成分，对第一主成分进行自适应灰度增强后，将第一主成分、第二主成分和第三主成分反变换回高维度空间，得到结果图。本发明利用主成分分析方法，从全部像素中解析出具有主要影响的像素进行灰度增强，这种图形增强方法得到的结果图对比度提高，纹理细节更加清晰，明暗更加均匀，并且原图的噪声没有被增强，没有失真的情况出现。对图像进行灰度增强时采用增强倍率控制方式，防止过增强现象出现，拥有良好的视觉效果，使医生更加容易根据图像判断病情。

主权项

一种基于主成分分析的医学图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将图像的RGB三通道作为三个维度特征，并将所有图像数据作为样本值，得到原始样本值矩阵，$S=\left(\begin{array}{cccccccc}{G}_{1,1,R}& G_{1,2,R}& ...& G_{1,Y,R}& G_{2,1,R}& G_{2,2,R}& ...& G_{X,Y,R}\\ G_{1,1,G}& G_{1,2,G}& ...& G_{1,Y,G}& G_{2,1,G}& G_{2,2,G}& ...& G_{X,Y,G}\\ G_{1,1,B}& G_{1,2,B}& ...& G_{1,Y,B}& G_{2,1,B}& G_{2,2,B}& ...& G_{X,Y,B}\end{array}\right),$其中G_i,j,k代表k通道、像素坐标(i，j)处的灰度值，k取R、G或B；S2：对原始样本值矩阵S进行主成分分析，将图像转换到低维度空间，得到第一主成分g₁、第二主成分g₂和第三主成分g₃；S3：对第一主成分g₁进行自适应灰度增强，得到灰度增强的第一主成分g′₁；S4：对第二主成分g₂、第三主成分g₃和灰度增强后的第一主成分g′₁变换到高维度图像空间，得到增强图像。