基于剪切波和改进Pal-King的医学图像增强算法研究

在影像医学图像的诊断中, 为了能更好地挖掘出尽可能多的决策信息, 需要对图像进行有效的图像增强, 而传统的医学图像增强算法具有噪声和模糊性的缺点, 因此, 提出一种基于剪切波和改进Pal-King算法的图像增强算法。首先利用剪切波变换将图像分解为高频和低频两部分, 然后通过自适应阈值去噪的方法对图像进行有效去噪, 再使用剪切波反变换重构图像, 最后, 使用Pal-King算法对图像进行对比度增强, 以突出图像的细节信息。为了验证算法的有效性, 利用自建图片库将本文算法与剪切波、分数阶微分以及改进的Pal-King增强方法进行比较, 结果表明, 本文算法处理的图像在增强效果和对比度方面都有了显著的提高。