基于混合优化算法的医学DR图像增强方法

研究医学DR图像增强问题,由于DR图像在拍摄过程中,受噪声的干扰,曝光量不当,人体组织太厚等原因,细节信息会被噪声等不利因素埋没,边缘变得不清晰,对比度降低,容易导致病变区域的误诊。为了给医生提供更加清晰的DR图像方便诊断,提出一种基于混合优化算法的医学DR图像增强方法,首先采用基于人工鱼群算法和细胞膜优化算法的混合优化算法对DR图像进行分解,然后对分解后的关注区的高频区做非线性增强,对关注区的低频区做Piecewise直方图均衡化增强,对非关注区做分段线性增强。仿真实验表明这种方法有效地消除了DR图像中噪声,增强后DR图像细节信息更加清楚,具有高的重复性、稳定性和鲁棒性。