基于自适应灰度分段线性变换的医学CT序列图像增强

为了有助于CT图像的临床诊断,本文提出了一个自适应的灰度分段线性变换方法,对医学CT序列图像进行了增强。该方法首先基于直方图多尺度变换和EM(Expectation-Maximization)算法自适应地选取分段线性变换的分段点,然后对背景和不感兴趣的区域进行灰度范围压缩,对感兴趣目标区域进行灰度范围拉伸处理。实验结果显示感兴趣目标区域对比度被合理增强,证明了该方法的有效性。