基于小波分形配比的医学图像插值算法研究

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1、2O1O卑l1月四川大学学报(自然科学版)NOV．2OlO第47卷第6期JournalofSichuanUniversity(NaturalScienceEdition)Vo1．47No．6基于小波分形配比的医学图像插值算法研究王跃，钱志余，陶玲(南京航空航天大学自动化学院，南京210016)摘要：医学图像一般要求边缘细节清晰，而传统的插值方法会导致图像细节信息的丢失．为了满足医学插值放大图像质量和速度的要求，利用小波变换和几何分形的思想，提出了一种改进的几何分形算法和小波变换相结合的图像插值新方

2、法．实验仿真表明，该算法能极大消除细节伪影，同时还保持很好的纹理细节，峰值信噪也得到提高．关键词：医学图像放大；插值算法；几何分形；小波变换中图分类号：TP391．41文献标识码：A文章编号：0490—6756(2010)06—1295—05Medicalimagezoomingbaseonwavelet—fractalinterpolationWANGYue，QIANZhi～Yu，TAOLing(SchoolofAutomation，NanjingUniversityofAeronauticsa

3、ndAstronautics，Nanjing210016，China)Abstract：Thedetailsofmedicalimagemustbeclearanddistinguishab1e．Thequalityofinterpolatedim—agewhichzoomedbythetraditionalmethodisnotdesirable．AnewinterpolationalgorithmbasedontheWavelet—FractalInterpolation(WFI)isprop

4、osedwithmoreefficientinterpolationstrategy．Theexperi—mentofthemedicalimagesuggestthatthenewalgorithmcanobtaintextureandedgeoftheimageandhigherpeaksignal～to—noiseratio(PSNR)comparedwiththetraditionalmethods．Asaresult，themedi—calimagezoomingbythenewalgo

5、rithmisaccurateandrea1．Keywords：medicalimagezoom，interpolation，fractalcoding，wavelettransform值．基于灰度的插值方法中应用最多的是线性插1引言值，Herman等人将3次样条插值用于医学图像插近年来，随着医学成像技术的飞速发展及先进值上。]，算法简单易行，但存在纹理边缘模糊的的成像技术在医学上的广泛运用，极大地提高了医问题．而Pentland[4通过对自然景物纹理图像的疗服务的质量，也促进了许多新的诊断手段的

6、出研究，证明大多数的自然景物的灰度图像是满足各现．虚拟内窥镜就是其中之一，虚拟内窥镜要求实向同性分数布朗随机场(FBR)模型的．利用分数布时显示腔道内局部区域的高分辨率图像，这就对图朗随机场模型可以有效的对图像进行分析和处理．像插值放大处理在速度和质量方面均提出了更高基于分形布朗运动的插值方法能克服线性插值的的要求．缺点，同时保持原图像的精细的纹理特征．但是，实图像放大是数字图像处理n中的常用技术．现际的数字图像并非是理想FBR，图像的边缘轮廓有的图像插值方法大体上可以分为基于灰度的图经分形插值后

7、会变模糊．而且传统的分形插值算法像插值，基于形态的图像插值和基于小波变换的插中H和的计算需用到最小二乘法，计算量较大，收稿日期：2009—06—04基金项目：国家863高技术研究发展计划(2007AA02Z4A9)作者简介：王跃(1986一)，男，江苏南通人，硕士研究生，研究方向为医学图像处理及三维重建通讯作者：钱志余，E—mail：zhiyu@nuaa．edu．ca四川大学学报(自然科学版)第47卷影响到算法整体的运行速度，无法满足医学图像实频系数∑l-2n(∑c抖)，记为HL，及时性的要求．屈

8、有山等嘲提出了一种基于小波双三次插值的方法具有丰富的细节信息，更适合人眼观高频系数∑1l-2n(∑j-2mc抖"h)，记为HH．察，但是存在伪影问题．为了克服以上缺点，本文先一级小波分解后图像由LL，LH，HL和HH四部对传统的分形算法进行改进，即利用图像灰度分布分构成，其分别对应于原始图像低频及水平、垂直关系通过数学公式转化后得到其分维图，利用分维和对角线三个方向的高频分量．其中，每个子图像图中近似直线方程来求解自相似参数和像素灰度都是原始图像尺寸大小的四分之一．正态分布的标准差