基于小波变换的分数阶微分算法在肝脏肿瘤CT图像纹理增强中的应用

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针对图像纹理增强过程中容易丢失平滑区域纹理细节,而分数阶微分增强虽然能够非线性保留平滑区域纹理细节,但对频率分辨率敏感的问题,提出一种基于小波变换的分数阶微分纹理增强算法,应用于平扫计算机断层扫描图像的肝脏肿瘤区域的纹理增强。首先,通过小波变换将图像感兴趣区分解成多个子带分量;其次,基于分数阶微分定义构造一个带补偿参数的分数阶微分掩膜;最后,使用该掩膜与高频子带分量进行卷积并利用小波逆变换重组图像感兴趣区。实验结果表明,该方法在使用较大分数阶次显著增强肿瘤区域的高频轮廓信息的同时,有效地保留了低频平滑的纹理细节:增强后的肝细胞癌区域与原区域相比,其信息熵平均增加36.56%,其平均梯度平均增加321.56%,其平均绝对差值平均为9.287;增强后的肝血管瘤区域与原区域相比,其信息熵平均增加48.77%,其平均梯度平均增加511.26%,其平均绝对差值为14.097。
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