基础信息保持和细节强化的胸部CT图像增强

目的清晰的胸部计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像有助于医生准确诊断肺部相关疾病,但受成像设备、条件等因素的限制,扫描得到的CT图像质量有时会不尽如人意。因此,本文提出一种简单有效的基于基础信息保持和细节强化的胸部CT图像增强算法。方法利用多尺度引导滤波器将胸部CT图像分解为一个基础信息层和多个不同尺度的细节层。基于熵的权重将胸部CT图像的多个细节层进行融合,并乘以强化系数进一步增强纹理细节。将强化的细节层和原始的基础信息层重新组合即可生成细节强化的胸部CT图像。通过此种增强方式,本文算法既能显著增强胸部CT图像的纹理细节,又能将大部分原始的基础结构信息保留到增强图像中。结果为了验证算法的有效性,将本文算法与5种优秀的图像增强算法在由3209幅胸部CT图像组成的数据集上进行测试评估。定性和定量实验结果表明,本文算法得到的增强图像保持了更多原始胸部CT图像中的基础结构信息,并更显著地强化了其中的纹理细节信息。在定量结果中,本文算法的标准差、结构相似性和峰值信噪比指标值均优于对比的5种方法,相比于性能第2的方法分别提高了4.95、0.16和4.47,即分别提升了5.61%、17.00%和16.17%。此外,本文算法增强一幅CT图像仅消耗0.10 s,有潜力应用于实际的临床诊断中。结论本文算法可以在保留大量原始结构信息的同时有效强化CT图像的细节信息,有助于医生对患者肺部疾病的精确诊断。本文算法具有较好的泛化能力,可以用于增强其他部位的CT图像和其他模态图像并取得优秀的增强结果。