2005 李学明. 基于 Retinex 理论的图像增强算法[J].计算机应用与研究,)235-237_百度文库
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2005 李学明. 基于 Retinex 理论的图像增强算法[J].计算机应用与研究,)235-237
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自适应多尺度Retinex算法的应用
自​适​应​多​尺​度​R​e​t​i​n​e​x​算​法​的​应​用
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17使用类似Retinex方法增强数字医学图像
（24）ComputerEng；使用类似Retinex方法增强数字医学图像；熊杰1，韩丽娜1，，耿国华1，周明全3；2，XIONGJie1，HANLi-na1，GE；西安7101271.西北大学可视化技术研究所，；陕西咸阳7121002.咸阳师范学院计算机科学系；北京1008753.北京师范大学信息科学与技术学；1.InstituteofV
（24）ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用使用类似Retinex方法增强数字医学图像2熊杰1，韩丽娜1，，耿国华1，周明全32，XIONGJie1，HANLi-na1，GENGGuo-hua1，ZHOUMing-quan3西安7101271.西北大学可视化技术研究所，陕西咸阳7121002.咸阳师范学院计算机科学系，北京1008753.北京师范大学信息科学与技术学院，1.InstituteofVisualizationTechnology，NorthwestUniversity，Xi’an710127，China2.DepartmentofComputerScience，XianyangNormalCollege，Xianyang，Shaanxi712100，China3.SchoolofInformationScienceandTechnology，BeijingNormalUniversity，Beijing100875，ChinaE-mail：XIONGJie，HANLi-na，GENGGuo-hua，puter（24）：EngineeringandApplications，-16.Abstract：Thedigitalmedicalimagehasitsownparticularity，inordertodiagnosecorrectlydisease，themedicalimageneedbeenhanced.Accordingtotheparticularity，asimilarmethodofRetinextoenhancetheimagesisproposed.Inthemethod，theimagesaresmoothedbyasmoothingconductionfunctionwhichconsistsofgradientandcontext.Theimagesareenhancedbythemethod，andtheenhancedimagesareoperatedtwicebytransformedspacestretching.ExperimentsandanalysisshowthatthemethodisobviouslybetterthanHistogramEqualization，HomomorphicFilteringandmulti-scaleRetinex.Keywords：digitalmedicalimage；HistogramEqualization；HomomorphicFiltering；multi-scaleRetinex；smoothingconductionfunc－tion；similarmethodofRetinex；transformedspacestretching摘要：数字医学图像有其特殊性，为便于医生的正确诊断，需要对图像进行增强处理。根据数字医学图像的特点，提出了类似该方法采用梯度和context构成的平滑函数平滑图像，利用类似Retinex原理增强图像，并对增强后的图像施行二次变空Retinex方法。间拉伸。实验及主客观分析表明：该方法对数字医学图像增强的综合效果明显优于直方图均衡、同态滤波和多尺度Retinex方法。关键词：数字医学图像；直方图均衡；同态滤波；多尺度Retinex方法；平滑传导函数；类似Retinex方法；变空间拉伸文章编号：（2009）文献标识码：DOI：10.3778/j.issn.09.24.A中图分类号：TP7511概述在医用数字图像中，由于硬件、软件和人员操作等原因，存在一批对比度差、图像亮度暗、动态范围宽的医用数字图像，这些图像很难被人眼感受，往往这些图像又包含重要的医学信息，有必要对这部分图像进行增强处理，以便于临床医生的正确诊断。针对数字医学图像的特点，有很多图像增强方法被提出，其中比较有效的是直方图均衡[1]、同态滤波[1-2]和Retinex方法[3-5]，但这些方法都有其局限性。直方图均衡仅对未增强图像直方图单峰情况下效果显著。同态滤波和Retinex方法在未增强图像亮度剧烈变化时，容易产生光晕现象，并且同态滤波的对比度差。虽然，但动态Retinex方法增强的图像对比度强烈，范围压缩后信息损失较大。因此，需要一种有效的数字医学图像增强方法，使得增强后的图像对比度强烈、亮度适中、动态范围压缩良好、医学信息丰富，并适合临床医生的人眼观察。对此，针对数字医学图像的特点及同态滤波和多尺度提出了类似Retinex的增强方法。该方法Retinex方法的不足，采用保留未增强图像细节和二次变空间拉伸法增强数字医学图像。实验证实，该方法对数字医学图像的增强效果明显优于同态滤波和多尺度Retinex方法。2同态滤波和Retinex方法图像从物理过程产生时，它的值正比于物理源的辐射能量，图像（能量一定是非零且有限的，并可由两个分量fx，y）来表示：入射分量i（）（入射到观察场景的光源能量总和）yox，和反射分量r（）（场景中物体反射光的总量），即yox，（）））（1）fx，y=i（y×r（yox，ox，式中：）其性质取决于照射源，）其性质0&i（y&∞，0&r（y&1，ox，ox，取决于成像物体。基金项目：国家自然科学基金（theNationalNaturalScienceFoundationofChinaunderGrantNo.）。作者简介：熊杰（1969－），男，博士研究生，主要研究领域：图形图像处理，科学计算可视化；韩丽娜（1976－），女，博士研究生，讲师，主要研究领域：图形图像处理，科学计算可视化；耿国华（1955－），女，教授，博士生导师，主要研究领域：图形图像处理，科学计算可视化，虚拟现实；周明全（1954－），男，教授，主要研究领域：图形图像处理，科学计算可视化，人工智能。熊杰，韩丽娜，耿国华，等：使用类似Retinex方法增强数字医学图像同态滤波就是一种在频率域中同时将图像亮度范围和图像对比度增强的方法。同态滤波增强的示意图如图1所示：（）fx，yInDFT（u，）HvDFT-1exp（x，）gy）15医用数字图像的增强要求尽量多地包含原图像中的细节，同时还要求在可视范围之内尽量拉开图像的对比度，以方便临床医生辨别肿瘤、结石等病变部位。除此之外，还要能够尽量衰减图像中的噪声。图像的细节可以认为是图像的不连续部分，获得图像的细节实质上就是对图像的不连续部分的测量，但测量的不连续量并不能去直接平滑图像，必须根据测量的不连续量构造一个平滑传导函数，用这个平滑传导函数去平滑图像，才能消除平滑图像中的不连续部分，再用原图像除以这个平滑图像，才能突出图像的细节。测量图像不连续量的首选方法就是获得图像的梯度模。）Gy]=荦（fx，y=[Gx，图1同态滤波增强同态滤波增强最关键的地方就是能将公式（1）中的照射分量和反射分量由乘性变换成加性，从而利于滤波处理。图像照射分量通常以空间域的慢变化为特征，而反射分量往往引起突变，特别是物体的边缘部分，这些特性使得图像的低频跟照射分量相联系，而高频部分和反射分量相联系。一般认为图像的高动态由照射分量引起，因此只要将H（x，）设计成高通滤波y器就可以有效压缩图像的动态范围。）分解成两个独立Retinex方法通常的做法是将图像（fx，y的部分：由场景内物体表面反射率决定的反射率图像即反射分量r（），由环境光照决定的照度图像即入射分量i（）。分yyox，ox，离入射分量i（），就有可能有效地剔除光照的影响，以保持yox，图像的颜色恒定性，同时有利于增强图像细节，特别是恢复由于光照的空间变化（如室内、室外光照差异等）造成的丢失信息。floglog+-expg）鄣（，）鄣（fx，yfxyy鄣x鄣y（3）（4））|荦（fx，y|=姨Gx+Gy系数S：构造梯度平滑传导函数之前先构造一个梯度非线性经验（|荦（））fx，y|Imean=mean2）式（5）中，fx，y|的均值，mean2为均值运算。Imean为|荦（S=100Imean10（5）（6）e可得梯度平滑传导函数β：β=1+图2单尺度Retinex方法图多尺度Retinex方法是对单尺度Retinex方法的重大改进，较好兼顾了增强后图像的动态范围压缩和色感的一致性。（x，）））（x，）gy=ΣWk{log（fx，y-log[F（y*fy]}kx，k=1K姨1S（7）（2）β一定是平滑函数。乙β&0，在大多数情况下，只使用一种平滑传导函数效果远不如使用多种平滑传导函数。为了体现图像不连续部分的不均匀性，构造context平滑传导函数突出图像的细节。设h1为一个卷积模板：h1=-1-1乙乙乙乙乙乙乙乙乙式（2）中：对应于F（）的权重；）为中Wk为比例系数，yF（ykx，kx，心包围函数；*为卷积运算。对于数字医学图像，文献[6]认为，入射分量i（）相当于yox，穿过人体入射到成像板上的X光强度；反射分量r（）表征yox，人体各部位对入射X光吸收系数的变化。入射分量i（）主yox，要决定了X光图像的动态范围，其变化极其缓慢。而反射分量）代表了人体各部位的细节，主要决定了图像的局部对比r（yox，度，其变化非常迅速。因此，能够利用入射-反射理论对数字医学图像进行处理。-1-1-1-1-19-1乙乙乙乙乙乙乙乙乙（8）（9）τ=f*h1式（9）中，τ为f的卷积图像。对图像的context细节进行拉伸，可得拉伸图像τf：（max（τ））τmax=max（min（τ））τmin=minτ-τminτmax-τmin构造context非线性经验函数h：τf=（τf）τfmean=mean2式（13）中，τfmean为τf的均值。h=110×e10τfmean3使用类似Retinex方法增强数字医学图像3.1构造图像的平滑传导函数文献[7-10]认为，Retinex方法实际上就是对未增强的图像进行平滑，然后用原图像除以平滑过的图像。文献[11]指出，如果一个函数θ（x）（12，并且它的积分非零，则θ（x）一定=O1+x是平滑函数。flog图像平滑log+expg（10）（11）（12）（13）（14）可得context平滑传导函数α：α=1+1图3使用图像平滑的Retinex方法图平滑图像有包括滤波在内的多种技术手段，这给Retinex方法的应用带来了很多灵活性。因此，可以根据不同的使用目姨h（15）α一定是平滑函数。乙α&0，W：（24）ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用logf图像平滑log-+g1对数拉伸g11expg2指数拉伸g22亮度调整g梯度细节梯度非线性函数梯度平滑传导函数平滑函数context细节context非线性函数context平滑传导函数图4该文方法流程图W=α×β（16）3.2对图像进行增强根据图3可得增强后的图像：（f）（f×W）（17）-logg1=log对图像进行对数域和指数域的[0，1]拉伸可以有效提高图像的对比度。（min（g1））g1-min（18）g11=））（min（g1））（max（g1-minmax（g11）（19）g2=exp（min（g2））g2-min（20）g22=））（min（g2））（max（g2-minmax再对图像的亮度进行指数调整，达到人眼感觉舒适的程度。T（g22）（21）g=效果最好。使用文献[12]的方法分析图5的亮度和对比度的变化，使用文献[13]的方法分析图5的信息熵。C=（Iout）（Iin）Var-Var（Iin）Var（Iout）（Iin）Mean-MeanL=IinMeanE=Σpi×lgn（22）（23）1（24）pii式中：E为图像的信息熵；pi为灰度值为i时图像的像素数；n为图像的灰度等级。从表1可以看出，该文方法增强的图像信息熵最大，而且对比度远好于同态滤波的方法，并且亮度适中，适合人眼观察。表1图像增强性能统计参数图5（c）7..5110图5（d）6..4987图5（e）4..32683.3该文方法流程图该文方法的流程图如图4所示。图5（a）图5（b）亮度（L）对比度（C）000..7435（原图）（直方图）（多尺度Retinex）（同态滤波）（该文方法）4实验与主客观评价采用Photoshop提供的直方图均衡、文献[1-2]提供的同态滤波、文献[3-5]提供的多尺度Retinex方法及该文方法对数字医学图像图5（a）进行对比实验。图5（a）为原图像，图5（b）为Photoshop直方图均衡增强，图5（c）为多尺度Retinex方法增强（尺度为15、），图580、250（d）为同态滤波增强，图5（e）为该文方法增强（T=1.75）。信息熵（E）3.39145结语该文方法增强的数字医学图像对比度接近多尺度Retinex方法增强，亮度适中，信息熵是几种方法中最大的。从主客观评价来看，综合效果优于文中提到的三种增强方法。但是，平滑传导函数中有一些非线性经验公式没有经过证明。今后，应该找出这种方法规律性的东西，尽量从理论上阐述各种平滑传导函数和数字医学图像增强的内在联系。（a）原图像（b））多尺度Retinex方法增Photoshop直方（c图均衡增强强（尺度为15、）80、250参考文献：[1]GonzalezRC.Digitalimageprocessing[M].EnglewoodCliffs，NJ：PrenticeHall，2002.国防工业出版社，[2]阎静文.数字图象处理[M].北京：2007.[3]JobsonDJ，RahmanZ，WoodellG.A.Propertiesandperformanceofacenter/surroundretinex[J].IEEETransonImageProcessing：（d）同态滤波增强（e）该文方法增强（T=1.75）图5多种方法对数字医学图像增强（7）：SpecialIssueonColorProcessing，-462.[4]JobsonDJ，RahmanZ，WoodellGA.Amulti-scaleRetinexforbridgingthegapbetweencolorimagesandthehumanobservationofscenes[J].IEEETransonImageProcessing：SpecialIssueonCol－（7）：orProcessing，-976.[5]RahmanZia-ur，JobsonDJ，WoodellGA.Retinexprocessingforautomaticimageenhancement[J].JournalofElectronicImaging，2004，（1）：.主观上判断，直方图均衡增强效果最差；多尺度Retinex方法增强对比度最好，但是损失的信息比较多，很多细节无法用人眼观察到；同态滤波增强和该文方法增强后的图像包含的信息最多，用人眼观察到的细节最为丰富，但是该文方法增强图像的对比度远远好于同态滤波增强的图像，可以方便地观察到20页）（24）ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用manI，etal.Metaheuristics：AdvancesandTrendsinLocalSearchParadigmsforOptimisation.[S.l]：Kluwer，.[6]LambrechtsO，DemeulemeesterE，HerroelenW.Atabusearchpro－cedurefordevelopingrobustpredictiveprojectschedules[J].Inter－（2）：nationalJournalofProductionEconomics，-5088.[7]ZhangH，LiH，TamCM.Particleswarmoptimizationforresource-constrainedprojectscheduling[J].InternationalJournalofProjectMan－（1）：agement，-92.[8]MerkleD，MiddendorfM，SchmeckH.Antcolonyoptimizationforresource-constrainedprojectscheduling[J].IEEETransactionson（4）：EvolutionaryComputation，-346.[9]DemeulemeesterE，HerroelenW.Projectschedulingaresearchhandbook[M].NorwellMassachusettsUSA：KluwerAcademicPub－lishers，6.[10]TsengL，ChenS.Ahybridmetaheuristicfortheresource-con－strainedprojectschedulingproblem[J].EuropeanJournalofOper－（2）：ationalResearch，-721.清华大学出版社，[11]王凌.车间调度及其遗传算法[M].北京：2003：78-80.[12]KolischR，SprecherA.PSPLIB-aprojectschedulingproblemli－brary：ORsoftware-ORSEPoperationsresearchsoftwareexchange（1）：program[J].EuropeanJournalofOperationalResearch，-216.[13]HartmannS，KolischR.Experimentalevaluationofstate-of-the-artheuristicsfortheresource-constrainedprojectschedulingproblem[J].（2）：EuropeanJournalofOperationalResearch，-407.机械工业出版社，[14]刘士新.项目优化调度理论与方法[M].北京：2007：38.5结语提出了一种求解RCPSP的混合元启发方法RCPSPGSA，它将SA融合到GA中以增强算法的局部搜索性能和进化能力。在数值实验中，引入正交实验分析法解决参数组合选择问题，实验结果证明用该方法选择的参数组合具有突出的性能。数值仿真实验结果与公开文献中较好方法的实验结果对比显示RCPSPGSA改进了J30、J60、J90问题集解的质量，在J120问题集上与其他方法相当，能有效地获得最优解或近优解，是一个有效的算法。但它的缺点是比较耗时，所以，下一步的工作主要着眼于提高RCPSPGSA的时间性能。参考文献：[1]HerroelenW，DemeulemeesterE，DeReyckB.Aclassificationschemeforprojectscheduling[M]//WeglarzJ.ProjectScheduling：RecentMod－els，AlgorithmsandApplications.Boston/London/DordrechtL：KluwerAcademicPublishers，.[2]HartmannS.Acompetitivegeneticalgorithmfortheresource-con－strainedprojectscheduling[J].NavalResearchLogistics，）：733-750.[3]VallsV，BallestinF，QuintanillaS.Ahybridgeneticalgorithmfortheresource-constrainedprojectschedulingproblem[J].European（2）：JournalofOperationalResearch，-508.[4]BouleimenK，LecocqH.Anewefficientsimulatedannealingalgo－rithmfortheresource-constrainedprojectschedulingproblemanditsmultiplemodeversion[J].EuropeanJournalofOperationalRe－（2）：search，-281.[5]BaarT，BruckerP，KnustS.Tabusearchalgorithmsforresource-constrainedprojectschedulingproblems[M]//VossS，MartelloS，Os－（上接13页）[2]PattersonDA，GibsonGA，KatzRH.Acaseforredundantarrays（RAID）ofinexpensivedisks[C]//ProceedingsofACMSIGMODCon－ference，Chicago，6.中国科学院[3]万武南.分布式安全存储系统纠删技术的研究[D].成都：研究生院成都计算机应用研究所，2006.[4]HuangCheng，XuLi-hao.STAR：Anefficientcodingschemeforcorrectingtriplestoragenodefailure[J].IEEETransactionsonCom－（7）：puters，-901.[5]BlaumM，BradyJ，BruckJ，etal.EVENODD：AnefficientschemefortoleratingdoublediskfailuresinRAIDarchitectures[J].IEEE（2）：TransactionsonComputers，-202.[6]XuL，BruckJ.X-Code：MDSarraycodeswithoptimalencoding[J].（1）：IEEETransactionsonInformationTheory，-276.[7]BlaumM.AfamilyofMDSarraycodeswithminimalnumberofencodingoperations[C]//Proceedingsof2006IEEEInternationalSym－posiumonInformationTheory，ISIT2006，Seattle，WA，US，-2788.[8]HafnerJL.HoVererasurecodesfordiskarrays，IBMresearchre－port[R].SanJose，CA，US：AlmadenResearchCenter，IBMResearchDivision，2005.[9]HafnerJL.WEAVERcodes：Highlyfaulttoleranterasurecodesforstoragesystems[R].SanJose，CA，US：AlmadenResearchCenter，IBMResearchDivision，2005.（上接16页）李树杰，黄廉卿.基于多尺度Retinex的数字X光图像增强[6]王彦臣，方法研究[J].光学精密工程，（1）：-77.[7]ParkYK，ParkSL，KimJK.Retinexmethodbasedonadaptivesmoothingforilluminationinvariantfacerecognition[J].SignalPro－（8）：cessing，-1945.[8]Saint-MarcP，ChenJ-S，MedioniG.Adaptivesmoothing：Ageneraltoolforearlyvision[J].IEEETransPatternAnalMachIntell，1991，（6）：.[9]ChenK.Adaptivesmoothingviacontextualandlocaldiscontinu－：1567.[10]ShakedD，KeshetR.Robustrecur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