[00290253]基于人工鱼群和细胞膜优化的医学DR图像自适应增强方法研究(登记)
交易价格：
面议
类型：
非专利
技术成熟度：
正在研发
交易方式：
完全转让
技术入股
许可转让
联系人：
林念文
所在地：宁夏回族自治区
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
为了获得我国自主知识产权技术为目的，针对医学DR图像自适应增强技术展开了研究，研究主要将自适应性和通用性两个方面做为研究重点，取得的研究成果如下：1、研究医学DR图像增强处理方法。在医学DR图像采集时，由于受到尖锐噪声，曝光量不当、人体组织太厚、分布不均匀等原因的干扰，造成医学DR图像中的像素混杂，图像对比度降低。传统算法很难对这些不可控因素进行预测，造成医学DR图像增强处理效果不好。为了避免上述缺陷，提出了一种基于细胞膜优化算法和人工鱼群算法的医学DR图像增强处理方法。对采集的医学DR图像进行形态学处理，获取图像的结构特征，为图像增强处理提供了数据基础。利用细胞膜优化方法，计算图像中最优像素点空间位置，从而将其作为图像增强处理的依据，再利用人工鱼群算法实现DR图像的增强处理。实验结果表明，该增强方法具有自适应性，可以提高图像的对比度，使图像细节更加清晰，能够辅助医生做出科学正确诊断。2、为了给医生提供更加清晰的DR图像方便诊断，提出一种基于混合优化算法的医学DR图像增强方法，首先采用基于人工鱼群算法和细胞膜优化算法的混合优化算法对DR图像进行分解，然后对分解后的关注区的高频区做非线性增强，对关注区的低频区做Piecewise直方图均衡化增强，对非关注区做分段线性增强。仿真实验表明这种方法有效地消除了DR图像中噪声，增强后DR图像细节信息更加清楚，具有高的重复性、稳定性和鲁棒性。3、针对萤火虫群优化算法收敛速度慢求解精度低的缺点，提出一种柯西变异方法来改进萤火虫群优化算法，定义了一种变异进化曲线 来对柯西变异的衰减进行控制，提出一种带柯西变异萤火虫群优化算法。标准测试函数的实验结果表明，改进后算法的收敛速度和精度更高。医学DR图像存在对比度低边缘模糊等问题，提出一种归一化Mpae函数非线性灰度变换方法，采用本文提出的带柯西变异的萤火虫群优化算法，求解归一化Mpae函数非线性灰度变换方法的最优调节参数，获得最佳增强效果。实验结果表明，该增强方法具有自适应性，可以提高图像的对比度，使图像细节更加清晰，能够辅助医生做出科学正确诊断。该研究成果的预期推广前景非常可观，形成产品之后，具有良好的应用前景，经过相关医疗机构的推广应用将产生相应的经济和社会效益。
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