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針對目前傳統(tǒng)血管造影圖像銳化増強(qiáng)后大量細(xì)小血管變得模糊不清或丟失，甚至增強(qiáng)圖像中血管周圍產(chǎn)生大量背景噪聲，提岀一種相位拉伸核函數(shù)，形成基于擴(kuò)展相位拉伸變換的血管造影圖像増強(qiáng)算法。該算法將S?型群延遲相位濾波器推廣到線性群延遲相位濾波器，并從理論上證明，這種線性相位拉伸的逆變換相位近似于原圖的歸化二階梯度，將高頻特征傳統(tǒng)的梯度極值表達(dá)轉(zhuǎn)換為角度表達(dá)，從而更有利于凸顯、増強(qiáng)圖像中的髙頻特征。同時。該算法還結(jié)合相對總變分理論，將像素的鄰域總變分測度與鄰域內(nèi)在變分測度用于增強(qiáng)過程，使算法更好地突出邊緣輪廓與結(jié)構(gòu)紋理，抑制細(xì)碎雜亂紋理與背景噪聲，克服了目前方法存在的不足。利用 Matlab軟件平臺對Deeplesion， OASIS等數(shù)據(jù)集中的部分圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗，與傳統(tǒng)相位拉伸變換增強(qiáng)算法、基于相位一致性的血管造影圖像銳化算法等進(jìn)行對照分析，結(jié)果表明，增強(qiáng)后圖像上細(xì)小血管明顯清晰，背景噪聲得到有效的抑制，平均梯度和信息熵提高均在50%左右，證明了算法的優(yōu)越性與實(shí)用性。
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