基于灰度插值直方图线性化的医学MR图像处理设计与实现

摘要

为了解决医学MR图像边缘模糊、亮度不合理和噪声抑制效果不好等问题，提出了一种灰度插值直方图线性化算法。该方法先对含混合噪声的医学MR图像进行直方图线性化处理，抑制部分噪声，使亮度达到合理的范围，进一步将得到的结果进行多项式插值运算，消除象素块间的灰度差异，使图像达到层次清晰。仿真实验结果表明，该算法获得的图像亮度、峰值信噪比的值和结构相似性指数指标均最大，其中，峰值信噪比值高出其他方法约为1.6～3.2 dB,结构相似性指数指标高出其他方法约为5%～7%。该方法可有效地降低噪声，较好地保持了医学MR图像边缘和细节信息，其效果明显优于自适应直方图均衡化和直方图局部线性化等方法。

关键词

灰度插值 / 直方图 / 医学MR图像 / 线性化