一种基于小波变换和非线性分段函数的DSA图像增强算法

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DSA是一种重要的医学诊断和介入治疗的技术,DSA图像质量对于医生确定病情具有重要意义。现提出了一种新的DSA图像增强算法来提高DSA图像的质量,即对图像进行前期去噪,后期增强的方法。在前期采用小波半软阈值函数去噪,提高图像的信噪比;在后期的增强处理中采用分段幂函数变换图像增强算法,从而实现在去除噪声的基础上对图像感兴趣区域进行有效增强,使处理后的DSA图像细节更清晰,便于医生根据图像进行分析诊断。 DSA is an important technique for medical diagnosis and interventional treatment. The quality of DSA images is of great importance to the doctor in determining the condition. Now proposed a new DSA image enhancement algorithm to improve the quality of DSA images, that is, the image pre-denoising, late enhancement method. In the early stage, wavelet half-soft threshold function was used to denoise to improve the signal-to-noise ratio of the image. In the later enhancement processing, a piecewise power function was used to transform the image enhancement algorithm, so as to effectively enhance the region of interest of the image based on the removal of noise , So that the details of the processed DSA image clearer, easy for doctors based on the image analysis and diagnosis.
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