LabVIEW开发X射线图像增强

简介: LabVIEW开发X射线图像增强

LabVIEW开发X射线图像增强


X射线图像在临床诊断中起着重要作用。但是,由于各种原因,例如不均匀,低照度条件和一些噪点,图像质量通常不是很好。因此有必要增强这些图像,以方便后续处理或诊断。模糊集论是开发图像处理中新的鲁棒技术的有力工具。当应用于X射线图像时,缺乏兼容性和灵活性。例如,通过直方图均衡化方法增强的图像看起来粗糙且不自然,最大化模糊度参数指数法容易过度增强X射线图像。模糊事件法的最大香农熵原理不会扩大中间的灰度级别,因此增强的图像看起来不明显。由于这些原因,需要寻找一个合适且灵活的函数来修改图像的强度分布。


设计一种基于最大模糊确定熵,利用模糊分区和对合模糊补码的图像增强新方法。首先,利用c-partition将图像划分为暗和亮两部分,然后得到相应的对合模糊补码,计算明暗概率,计算出模糊确定熵。使用穷竭搜索方法来获得最佳对α和λ,通过搜索最大模糊确定熵。同时,选择合适的正阈值来控制增强性能的新方法。


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LabVIEW是高性能的虚拟仪器图形软件,广泛应用于测试、测量、自动化、科学实验等领域。但它不具备强大的复杂数值分析和复杂数学计算能力。开发了一种LabVIEW平台中的X射线图像增强方法,该方法是LabVIEW和MATLAB脚本的混合程序。混合程序不仅利用了仪器语言的优势,还扩展了算法工具箱,考察了新型智能虚拟仪器的发展路径。


通过采用可视化界面来简化可编程测量系统的设计、实现和使用。类似于真实仪器的图形界面使习惯于使用传统仪器的个人更直接地使用和理解VI。在本文中,使用LabVIEW平台,MATLAB脚本和IMAQ Vision工具箱实现了X射线图像增强系统。


通过基于最大模糊确定熵的图像增强方法。,在低质量图像上应用我们提出的方法时,特别是在低亮度和低对比度图像上,它非常高效和有效。其次,所提出的方法非常稳健,因为可以在相对非常大的范围内选择阈值,直到获得满意的结果。最后,在LabVIEW系统平台中,所提方法对许多X射线图像进行了实验,实验结果的比较表明,所提方案的性能优于传统算法。


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