专利名称：基于非下采样Directionlet变换和压缩感知的乳腺X线图像增强方法
技术领域：
本发明属于图像处理领域，涉及非下采样Directionlet变换和压缩感知的图像 增强方法，该方法可以有效地增强低对比度的乳腺X线图像，辅助放射科医生进行医学诊 断。
背景技术：
乳腺癌是女性较为常见的恶性肿瘤病之一，严重威胁着女性的生命健康。随着现 代医学成像技术的发展，各种新的医学成像技术已广泛应用于医疗诊断、术前计划、治疗、 术后监测等各个环节，这些成像技术能够全面而准确地获得病人的各种数据，为诊断、治 疗、手术和术后评估提供更为准确的信息，其中钼靶软X线以其空间分辨率较高，对肿块和 钙化较为敏感，以及所需设备简单、价格低廉等优点，成为目前早期乳腺癌诊断最为可靠和 常用的手段。然而使用乳腺钼靶软X线片进行诊断时的误诊率和漏诊率仍然较高，这主要 是由于低劣的图像质量、恶性病变的良性表现和观察者的视觉疲劳或疏忽。其中低劣的图 像质量具体表现为以下几个方面感兴趣区域对比度较差、可疑病变区域与其周围组织之 间的强度差非常微弱、病变区域形状多变且大小不一以及边界模糊等。随着计算机及其相 关技术的发展，利用计算机技术对乳腺X线图像进行增强能够有效的解决这一问题，帮助 医生更好地对图像进行理解和判断。为了凸显病变区域的特征，改善乳腺X线图像的视觉效果，最常用的方法就是对 图像进行增强处理。传统的图像增强处理技术在一定程度上取得了较好的增强效果，但是 对于具有较低对比度的乳腺X线图像，它们的增强效果并不能令人满意。目前为止，针对于 乳腺X线图像而言，已经提出了多种增强方法。1.反锐化掩膜方法反锐化掩膜方法是图像处理中常用的增强方法之一，它是指在原始图像的基础 上，加上一定比例的图像高频成分，以期达到边缘和细节信息增强的效果。反锐化掩膜方法 的优点是能够较好的突出图像的边缘和细节信息，从而达到对图像的增强效果。但是这种 反锐化掩膜方法由于没有充分考虑图像的对比度信息，因而在对比度较低的情况下，其增 强效果并不理想。2.自适应直方图均衡化方法自适应直方图均衡化方法是一种经典有效的图像增强方法，它采用滑动窗口技 术，对包含被处理点的窗口区域进行直方图均衡化，即将区域直方图分布改变为均勻直方 图分布，并在此基础上按照直方图与灰度的映射关系给窗口内待处理的像素点重新赋值。 自适应直方图均衡化方法的优点是能够很好的调节图像的动态范围，同时增强图像的细 节，但是这种方法在提高对比度的同时，也放大了噪声，因此其增强效果还有待提高。3.小波变换自适应增益处理方法小波变换自适应增益处理方法是一种较为常用的图像增强方法，它首先对图像进行小波变换，然后根据图像变换系数的分布情况自适应的进行增强处理，最后再对处理后 的变换系数进行逆变换，得到增强后的图像。小波变换自适应增益处理方法的优点是能够 较好的提高图像的对比度，并对噪声具有一定的鲁棒性，但是当图像的病变区域和背景区 域的灰度差异很小时，其增强效果仍然有待提高。上述的三种方法虽然在一定程度上取得了较好的增强效果，但是由于乳腺X线图 像具有对比度低、噪声较为丰富以及病变区域与背景区域的灰度差异小等特点，因此上述 方法对乳腺X线图像的增强效果并不十分理想。
发明内容
本发明的目的在于克服上述已有技术的不足，提出了一种基于非下采样 Directionlet变换和压缩感知的乳腺X线图像增强方法，以有效抑制图像的背景，凸显病 变区域特征，提高图像的对比度，使乳腺X线图像的增强效果更加明显。实现本发明目的技术思路是通过去除Directionlet变换中的下采样操作，实现 了非下采样的Directionlet变换，并将其与压缩感知方法相结合，增强对乳腺X线图像的 清晰效果。其具体方案包括如下步骤(1)将输入图像Iin变换到Directionlet变换域，S卩利用非下采样Directionlet 变换对输入图像Iin进行子带分解，得到频域表示系数D，该频域表示系数D包括高频分量 办和低频分量D。(2)随机生成高斯白噪声观测矩阵Φ。(3)使用生成的高斯白噪声观测矩阵Φ对频域表示系数D中的高频分量办进行观 测，得到观测值X。(4)采用OMP算法，对观测值X进行恢复，得到恢复后的高频分量文。(5)对恢复后的高频分量1进行线性增强处理，得到增强后的高频分量；f。(6)对频域表示系数D中的低频分量D以及增强后的高频分量；f进行非下采样 Directionlet逆变换，最终得到增强后的图像I。ut。本发明具有以下优点(1)本发明由于采用了 Directionlet变换方法，从而能够有效地捕捉图像的方向 细节信息，明显地凸显了乳腺X线图像中病变区域的细节特征，提高图像的清晰度。(2)本发明由于采用压缩感知的方法得到恢复后的高频分量，有效地集中图像能 量，从而能够集中地对高频信息进行增强处理，明显地提高图像的对比度。(3)本发明结构简单，计算代价低，可简单有效地对图像进行增强处理。
图1是本发明的流程图。图2是本发明使用采样矩阵对图像进行采样的原理图。图3是本发明使用采样矩阵对图像进行采样后的结果图。图4是本发明使用采样矩阵对频域系数进行矩阵插值和叠加的子流程图。图5是用本发明与现有方法对乳腺X线图像的处理效果对比图。具体实施方案参照图1，本发明包括非下采样Directionlet变换、压缩感知、增强处理以及非下 采样Directionlet逆变换。具体步骤如下步骤1 生成采样矩阵。1. 1)以坐标原点为起点，随机产生两个线性无关的整数向量屯和屯，分别作为图 像的变换方向和队列方向，其中Cl1 = La1, bj, d2 = [a2, b2], B1是整数向量Cl1的终点横坐 标，h是整数向量Cl1的终点纵坐标，a2是整数向量d2的终点横坐标，b2是整数向量d2的终 点纵坐标；1. 2)将整数向量Cl1和d2构成采样矩阵Ma
权利要求
1.一种基于非下采样Directionlet变换和压缩感知的乳腺X线图像增强方法，包括如 下步骤(1)将输入图像Iin变换到Directionlet变换域，即利用非下采样Directionlet变换 对输入图像Iin进行子带分解，得到频域表示系数D，该频域表示系数D包括高频分量办和 低频分量D。(2)随机生成高斯白噪声观测矩阵Φ。(3)使用生成的高斯白噪声观测矩阵Φ对频域表示系数D中的高频分量办进行观测， 得到观测值X。(4)采用OMP算法，对观测值X进行恢复，得到恢复后的高频分量1。(5)对恢复后的高频分量1进行线性增强处理，得到增强后的高频分量7。(6)对频域表示系数D中的低频分量D以及增强后的高频分量;f进行非下采样 Directionlet逆变换，最终得到增强后的图像I。ut。
2.根据权利要求书1所述的乳腺X线图像增强方法，其中步骤(1)所述的利用非下采 样Directionlet变换对输入图像Iin进行子带分解，按如下步骤进行(Ia)随机产生两个线性无关的整数向量Cl1和d2，分别作为图像的变换方向和队列方 向，其中Cl1 = La1, bj, d2 = [a2, b2]， 是整数向量Cl1的终点横坐标，Id1是整数向量Cl1的 终点纵坐标，a2是整数向量d2的终点横坐标，b2是整数向量d2的终点纵坐标；(Ib)将整数向量Cl1和d2构成采样矩阵Ma
3.根据权利要求书1所述的乳腺X线图形增强方法，其中步骤(3)所述的使用生成 的高斯白噪声观测矩阵Φ对频域表示系数D中的高频分量办进行观测，是指使用随机生 成的观测矩阵Φ与频域表示系数D中的高频分量1 CMP,DP,相乘，获得观测值 X = (X/,X2",X3")，其中X/是对高频分量办中表示图像变换方向细节信息的系数Dtf进行观测的结果，表示为X^ = OxDHj ；X2"是对高频分量办中表示图像队列方向细节信息的系数Df进行观测的结果，表示为 X^=OxDVj ；X3"是对高频分量办中表示图像变换方向和队列方向细节信息的系数DW进行观测的结 果，表示为:X‘ =OxDDj ο
4.根据权利要求书1所述的乳腺X线图形增强方法，其中步骤(4)所述的采用OMP算 法，对观测值X进行恢复，按如下步骤进行(4a)将迭代计数器t初始化为1，即t = 1 ；(4b)计算观测矩阵Φ =(仍, ,...,%冲每一列的列向量巧与观测值Z = (X/,X2",X3"冲 第i部分系数X/ (i = 1,2,》的第ρ列列向量Vp之间的内积，得到内积序列I，I中每一个内积 为I」表示为
5.根据权利要求书1所述的乳腺X线图形增强方法，其中步骤(5)所述的对恢复后的高频分量i进行线性增强处理，是指对重构恢复后的频域高频系数f = (1/,; ,; )乘以放大因子μ，得到增强后的频域高频系数为f = (1^, , )，表示为^ = #夕，本发明在进行多 次实验测试及验证的基础上，得出增强系数μ的取值范围为3 6之间。
6.根据权利要求书1所述的乳腺X线图像增强方法，其中步骤(6)所述的对频域表示 系数D中的低频分量D以及增强后的高频分量;f进行非下采样Directionlet逆变换，按如 下步骤进行(6a)使用采样矩阵ΜΛ分别对增强后的高频分量/ = (1^, ,玲)和频域表示系数D中的 低频分量万=/^3进行矩阵采样，得到频域系数序列乏=(之丨，夕仏夕14)，其中恕，总，总是使用采样矩阵Μλ对高频分量亡，玲,玲进行矩阵采样的结果，<是使用采 样矩阵Ma对低频分量DA3进行矩阵采样的结果，表示为 Z!k{n) = Y/{Mh{n-SJ),i = 1,2,3 Zl{n) = DA\MA{n-Sk)),k = Q,..., det(MA) -1式中，η= (Πι η2)是像素点在图像中的位置坐标，&表示第k个位移矢量，MJn-Sk)表 示通过位移矢量&对位置坐标进行移位，并使用采样矩阵对移位后的位置坐标进行矩阵采 样后得到的新的位置坐标；(6b)将频域系数序列i = itiig)分别进行三层冗余小波重构，得到第j层冗 余小波重构后的系数序列Z^系数序列1)中每一个子系数々表示为
全文摘要
本发明公开了一种基于非下采样Directionlet变换和压缩感知的乳腺X线图像增强方法，主要解决现有方法对于低对比度医学图像增强效果不足的缺陷。其特点是将非下采样Directionlet变换和压缩感知引入到图像增强中，即首先对图像进行非下采样Directionlet变换，并通过压缩感知集中高频系数的能量；然后通过线性增强算法对集中的高频系数进行增强；最后使用非下采样Directionlet变换对增强后的频域表示系数进行重构，获得增强后的乳腺图像。本发明能够较好地抑制病变区域背景的影响，显著增强低对比度图像中病变区域的特征，增加图像的信息量和可读性，可用于医学辅助放射诊断。
文档编号G06T5/00GK102142133SQ20111009827
公开日2011年8月3日 申请日期2011年4月19日 优先权日2011年4月19日
发明者刘泽奇, 张士杰, 李洁, 王斌, 王颖, 许晶, 马萌, 高新波 申请人:西安电子科技大学