申请/专利权人：北京智源人工智能研究院

申请日：2023-12-05

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN117392038B

主分类号：G06T5/94

分类号：G06T5/94;G06T5/40;G06T3/4007;G06T3/4038

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.08#授权;2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本发明公开了医学图像直方图均衡化方法、装置、电子设备和存储介质，属于医学图像处理技术领域。该方法包括：获取待处理的医学图像，并进行网格化处理，得到多个非等面积子区域，确定每个非等面积子区域直方图在预设的分段数目下的信息熵之和，根据其中的最大信息熵，将每个非等面积子区域的直方图划分为多段，对每个非等面积子区域对应的多段直方图均进行均衡化，得到每个非等面积子区域对应的均衡子区域，通过插值方法，将全部的均衡子区域进行拼接，得到均匀图像。本发明根据医学图像的灰度分布特点，把整幅医学图像划分为多个非等面积子区域，对每个非等面积子区域进行均衡化，相较于全局均衡化而言，能够提高医学图像的均衡化效果及一致性。

主权项：1.一种医学图像直方图均衡化方法，其特征在于，包括：获取待处理的医学图像；对所述待处理的医学图像进行网格化处理，得到多个非等面积子区域；针对每个预设的分段数目，确定每个非等面积子区域直方图在该分段数目下的信息熵之和；根据信息熵之和中的最大信息熵，将每个非等面积子区域的直方图划分为多段；对每个非等面积子区域对应的多段直方图均进行均衡化，得到每个非等面积子区域对应的均衡子区域；通过插值方法，将每个非等面积子区域对应的均衡子区域进行拼接，得到均匀图像；对所述待处理的医学图像进行网格化处理，得到多个非等面积子区域，包括：将所述待处理的医学图像划分为多个等面积的网格区域；针对每个网格区域，判断该网格区域是否满足公式，若是，则选取与该网格区域相邻的网格区域并合并，得到新的网格区域，并继续判断新的网格区域是否满足所述公式，直到新的网格区域不满足所述公式为止，将新的网格区域作为非等面积子区域，若否，则将该网格区域作为非等面积子区域，其中，为网格区域的灰度范围，为该网格区域内灰度为的像素数目，为该网格区域的像素数目，为预设的阈值；针对每个预设的分段数目，确定每个非等面积子区域直方图在该分段数目下的信息熵之和，包括：针对每个预设的分段数目，根据该预设的分段数目，通过公式和，确定每个非等面积子区域在该预设的分段数目下对应的子直方图信息熵，其中，为子直方图信息熵，为图像灰度级，为非等面积子区域的直方图内灰度为的像素数目，为非等面积子区域的第个子直方图的像素总数，为灰度值为的像素出现的概率，为预设的分段数目；确定每个非等面积子区域在该预设的分段数目下对应的子直方图信息熵之和，得到每个非等面积子区域在不同分段数目下的信息熵之和；根据信息熵之和中的最大信息熵，将每个非等面积子区域的直方图划分为多段，包括：确定最大信息熵对应的分段数目；针对每个非等面积子区域的直方图，确定该非等面积子区域的直方图的灰度均值；以所述灰度均值作为分界阈值，将每个非等面积子区域的直方图首先分为两段，当所分的段数为最大信息熵对应的分段数目时，则分段结束，否则再分别针对已分段的每段直方图，确定该段的灰度均值，并以该段的最小灰度值、灰度均值和最大灰度值生成新的分段，直到每个非等面积子区域的直方图总分段数等于最大信息熵对应的分段数目为止；通过插值方法，将每个非等面积子区域对应的均衡子区域进行拼接，得到均匀图像，包括：通过双线性插值公式，将每个非等面积子区域对应的均衡子区域进行拼接，得到均匀图像，其中，为均匀图像，为线性插值处理操作，为第个非等面积子区域，为第个非等面积子区域对应的均衡子区域。

全文数据：

权利要求：

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