【摘 要】
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为提高医学图像增强的清晰度和对比度,并提高计算效率,提出一种基于灰度有向无环图（DAG）熵最大化量化分辨率医学图像色调增强算法,.首先,采用简单的分段自回归（PAR）模型进行图像
【机 构】
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陕西中医药大学医学技术学院,郑州职业技术学院电气电子工程系,平顶山学院电气工程系
【基金项目】
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中医药行业科研专项(201207002)
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为提高医学图像增强的清晰度和对比度,并提高计算效率,提出一种基于灰度有向无环图（DAG）熵最大化量化分辨率医学图像色调增强算法,.首先,采用简单的分段自回归（PAR）模型进行图像目标恢复并考虑到模数转换的误差利用全最小二乘算法进行PAR模型参数估计,获得高分辨率图像恢复直方图模型;其次,针对可能存在的对比度过低问题,将上述获得的最小二乘算法约束优化问题,建模为DAG中的最大权重路径问题,构建了色调保持最大熵图像增强过程约束优化模型,并通过DAG图Monge定理特性实现计算复杂度的降低;通过上述两个步骤,实
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