本文主要研究了局部直方图均衡化(LAHE)及其修正算法在尘肺X线图像增强中的应用。尘肺病是我国最主要的一种职业病。目前,医学界尚无将其彻底治愈的办法。尘肺X线检查是确定尘肺和分期的主要诊断方法。然而,一方面尘肺X线图像具有动态范围宽、细节丰富和对比度差的特点;另一方面尘肺早期病变特征并不是十分明显。这些因素给尘肺的早期诊断带来了难度。借助于数字图像处理技术,对尘肺X线图像进行对比度增强处理,突出尘肺病灶,从而有助于降低尘肺早期诊断的漏诊率。 直方图均衡化(HE)是一种最常用的图像对比度增强技术,它能够在很大程度上增强图像的视觉效果,帮助人们识别图像中隐藏的信息。当我们感兴趣的信息包含在图像中相对较小且灰度分布比较均匀的区域时,HE并不能给出令人满意的结果。LAHE对HE做了一些修正,取得了比较好的结果。但是LAHE只有一个控制参数:相关区域(矩形窗)的大小W,这显然还不够灵活。小窗口在增强图像中细节的同时削弱了图像的整体轮廓,而大窗口能使图像的整体轮廓更加清晰,但却模糊了图像中的细节。论文结合尘肺X线图像的特点对LAHE进行了两方面的修正。一方面,仍然保持相关区域为大小固定的矩形窗,通过改变相关区域内直方图的构造方法来解决这个问题。另一方面,保持局部直方图的构造方法不变,通过自适应的改变相关区域的大小来解决这个问题。最后我们给出采用LAHE及其修正算法对尘肺X线图像进行对比度增强处理的结果,并比较了各种算法的优劣。