刘姝月，孔珊，张一凡，陈相廷（河南大学计算机与信息工程学院，开封　475001）

基于综合滤波的血管增强

刘姝月，孔珊，张一凡，陈相廷
（河南大学计算机与信息工程学院，开封475001）

0　引言

由于在医学图像分析中具有重要的应用价值，血管增强算法成为该领域的研究热点之一，目前己经有相当多的研究成果见诸文献。尤其是上世纪90年代以后，出现了一系列有代表性的血管增强算法［1］。主要有基于Hessian矩阵的方法［2～6］、基于扩散方法的增强算法［7～8］及其他一些新的方法［9～11］。由于血管结构比较复杂，传统的血管增强算法仍然存在一些不足。近年来出现了一些基于多尺度的血管增强方法，此类方法通常利用高斯核与图像进行卷积运算来实现多尺度扩展［12～13］，不仅可以在不同图像分辨率中进行血管增强［14～16］，而且对算法的鲁棒性进行了改善。尽管如此，由于单纯采用某一种增强算法，难免存在一定的局限性，如增强血管的同时也放大了噪声等。为此，本文提出了一种基于综合滤波的血管增强算法，首先通过分段线性变换对血管图像进行对比度拉伸，然后再利用多尺度Hessian矩阵对血管进行自适应增强，从而达到增强血管的同时有效抑制噪声。

1　基于分段线性函数的对比度增强

由于成像条件等原因，使得血管图像的灰度范围很窄，导致图像对比度很低、图像细节不清楚。对比度拉伸变换是最简单的分段线性函数之一，它就是通过扩展图像的灰度范围，达到增强图像对比度的目的。……