基于全局对比度限制自适应直方图均衡的医学 X 射线图像增强
计算机视觉与模式识别
2024-11-05 v1 人工智能
摘要
在医学成像领域，准确诊断高度依赖有效的图像增强技术，尤其是针对 X 射线图像。现有方法常因牺牲全局图像特征或局部图像特征而面临各种挑战。本文提出一种新方法，称为 G-CLAHE（Global-Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization），专为医学成像（尤其是 X 射线）设计。该方法改自全局直方图均衡（GHE）和对比度限制自适应直方图均衡（CLAHE），两者兼顾优势，规避弱点，既保留局部特征又保留全局特征。实验结果表明，该方法显著提升了当前最先进算法的性能，有效解决其局限性，增强 X 射线图像的对比度和质量，从而提高诊断准确性。
引用
@article{arxiv.2411.01373,
title = {Medical X-Ray Image Enhancement Using Global Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization},
author = {Sohrab Namazi Nia and Frank Y. Shih},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.01373},
year = {2024}
}