基于优化的曝光区域修改的适应性直方体平衡方法,用于CXR成像中的对比度增强.
Shivam Gangwar1, Reeta Devi2, Nor Ashidi Mat Isa3
1Department of Electronics and Communication Engineering, University Institute of Engineering & Technology, Kurukshetra University, Kurukshetra, Haryana, 136119, India.
Scientific reports
|February 25, 2025
概括
这项研究引入了一种新的方法,用于增强低对比度胸部X射线 (CXR),使用基于暴露区域的修改自适应基底图形平衡 (ERBMAHE) 优化与粒子群集优化 (PSO). 这种先进的技术可以改善图像对比度和细节可见性,从而更好地诊断疾病.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 图像处理 图像处理
- 计算智能是一种计算智能.
背景情况:
- 低对比度的胸部X射线 (CXR) 图像对准确的诊断构成了挑战.
- 传统的对比度增强方法可以降低图像质量和模糊细节.
研究的目的:
- 开发和验证CXR图像的先进对比度增强方法.
- 为了提高解剖特征的可见性和帮助疾病诊断.
主要方法:
- 基于曝光区域的修改自适应组图平衡 (ERBMAHE) 将图像细分为曝光区域.
- 一个新的加权概率密度函数 (PDF) 和功率定律转换用于适应性增强.
- 粒子优化 (PSO) 用于微调增强参数以获得最佳结果.
主要成果:
- 在PSNR,,FSIM和对比率等指标上,PSO-ERBMAHE方法表现出卓越的性能.
- 它有效地增强了对比度,同时保持了亮度和细节,专家评估证实了这一点.
- 实现了0.10.的低绝对平均亮度误差 (AMBE).
结论:
- PSO-ERBMAHE方法为医学成像提供了高质量的对比度增强.
- 它提高了关键解剖特征的可见性,减少了误解风险.
- 这种技术增强了疾病检查,并支持临床决策.


