【正文】 ，Mannos和Sakrison等人通過大量的實驗建立了對比度敏感度函數(shù)( CSF)的表達式以及對應(yīng)的CSF曲線。對比靈敏度：對比度靈敏度是指人眼分辨亮度差異的能力，受到很多條件的影響，如激勵的顏色、周圍環(huán)境的亮度、臨近區(qū)域亮度的變化等。對于人眼的微動理論，我們可以這樣理解，人眼的微動使我們感興趣的信息能夠準確的落在視網(wǎng)膜的中央凹區(qū)，落入的信息越多表明圖像邊緣的銳化程度越高。 人眼對于邊緣的敏感性是基于人眼的微動理論。人眼的感興趣區(qū)域規(guī)律：研究人員發(fā)現(xiàn)影響人眼視覺的因素有很多種，經(jīng)過多年研究，發(fā)現(xiàn)了幾種規(guī)律。人眼的視野是很廣泛的，但注意力集中的范圍卻不大，主要集中在被中心凹區(qū)所感知的區(qū)域。當醫(yī)學圖像變化時，關(guān)注點的變化比非關(guān)注點的變化對醫(yī)學圖像質(zhì)量影響要大得多。這就是人眼的微動原理。 此外還有本文用到的人眼的感興趣區(qū)域規(guī)律和人眼的邊緣敏感性，在文章第四章進行詳述。（6） 人眼視覺心理：人眼的視覺心理可以認為是人們積累的大量有關(guān)物體“動”的經(jīng)驗在觀察“動”的過程中發(fā)生著重要作用的過程。電視應(yīng)當滿足這個要求，每秒畫面改換的次數(shù)應(yīng)當大于(或等于)48。當光脈沖的重復(fù)頻率增加到某個數(shù)值時，人眼覺察不到有閃爍效應(yīng)，而是一個連續(xù)的感覺，我們把剛好感覺不到有閃爍效應(yīng)的頻率稱為臨界閃爍頻率，并用fK表示。人眼的視覺暫留在電視技術(shù)中得到了具體應(yīng)用，成為順序掃描分解與合成電視圖象的基礎(chǔ)。（5） 人眼的視覺停留：當人們所見到的物體突然從眼前離開時，物體在視網(wǎng)膜上的影像并非同時消失，而會短暫的保留在視覺中，這種現(xiàn)象叫視覺暫留。（4） 人眼的彩色視覺：人眼的錐狀細胞有三種，分別對紅、綠、藍三種色光最敏感，稱為紅感細胞、綠感細胞、藍感細胞。不僅是景物實際的亮度值對人眼對于景物亮度的主觀感覺有影響，而且周圍環(huán)境的平均亮度也有一定的關(guān)系。另外，顯像管亮度范圍約為30：1，電影銀幕亮度范圍大致為100：1。這就導(dǎo)致雖然人眼總的視覺范圍很寬，但也不能在同一時間感受全部的亮度范圍。（3） 對比度（亮度）范圍：人眼能夠感覺到的亮度范圍稱為對比度視覺范圍。不同的人的人眼分辨力不同，一般在中等亮度和中等對比度情況下，視力正常的人觀察靜止圖像時，’。（2） 人眼的分辨力：人眼分辨景物細節(jié)的能力稱為分辨力，分辨力的大小用分辨角（也稱視敏角或稱視角）表示。人眼對相同輻射功率的各色光具有不同的亮度感覺。（1） 視敏特性：對不同波長的光人眼具有不同的靈敏度，稱為人眼的視敏特性。 我們在觀看一幅圖像時，圖像質(zhì)量的好壞要由人眼來鑒定，評價電視或者計算機圖像的的綜合質(zhì)量需用多種儀器進行測量、比較和鑒定，無論是哪種圖像最終都要由人眼觀察并作出評定。目前各個領(lǐng)域的研究者對于視覺注意機制的研究幾乎全部集中在選擇性視覺注意這一方面，選擇性視覺注意也成為了研究者們共同關(guān)心的一個焦點。兩者從本質(zhì)上來看都是對選擇性視覺注意過程的描述。也可以解釋為：人們在觀察一個場景時，總是有選擇地將注意力集中在場景中某些最具吸引力的內(nèi)容上。2. 選擇性視覺注意：選擇性是視覺注意眾多功能中最根本的一條，這個可以從視覺注意與視覺感知的關(guān)系中得出。1. 認識視覺注意：由于視覺注意機制在發(fā)生作用，我們可以非常明顯地感受到視覺注意的存在。由此可見，視知覺過程所能處理的信息量遠遠小于視感覺過程所提供的信息量，這就造成了一個嚴重的失調(diào)現(xiàn)象。 人眼視覺系統(tǒng)的注意機制人類視覺的一項重要的心理調(diào)節(jié)機制稱為視覺注意。視皮層神經(jīng)元的感受野內(nèi)某個特定位置對具有一定朝向和寬度的條形刺激響應(yīng)最強，而當這個位置上的刺激偏離該朝向時反應(yīng)急劇降低，甚至消失。視皮層神經(jīng)元的感受野通常被稱為特征檢測器。例如，視網(wǎng)膜中心具有較小的感受野，外周的則較大。由于視覺信息處理過程具有復(fù)雜性，研究學者將視覺信息處理過程劃分為視感覺處理和視知覺處理兩個階段。視覺是從圖像獲得對觀察者有用的信息的過程，具體解釋為：視覺是發(fā)現(xiàn)周圍景物中有什么物體和物體在什么地方。這可以解釋為：在白天有錐狀細胞受到刺激，錐狀細胞有色彩的感覺；而在夜晚只有桿狀細胞受到了刺激，桿狀細胞沒有色彩的感覺。桿狀細胞沒有色彩的感覺，僅僅能在弱光下檢測亮度信息。桿狀細胞對細節(jié)的分辨率較低，只能給出一個一般的輪廓，形成人眼的暗視。錐狀細胞主要是在強光下檢測亮度和顏色信息。由于每個錐狀細胞連接著一個視神經(jīng)末梢，所以中央凹區(qū)的分辨率很高，形成人眼的明視。錐狀細胞有500萬個，每個錐狀細胞長約40μm，直徑為26μm。視網(wǎng)膜上的光接收器分為錐狀體和桿狀體兩類。即：當人眼看到一個物體時，從外部物體來的光就在視網(wǎng)膜上成像。視網(wǎng)膜布滿在整個眼球后部的內(nèi)壁上，是位于眼睛最里層的膜。當眼睛聚集近的物體時，晶狀體的折射能力強；當眼睛聚集物體的距離遠于3米時，晶狀體的折射能力會變得越來越弱。由于睫狀肌對它的影響，晶狀體可以通過調(diào)節(jié)曲率來改變焦距，從而使不同距離的景物可以在視網(wǎng)膜上成像。瞳孔的直徑在虹膜環(huán)狀肌的作用下能夠在28mm之間調(diào)節(jié)，基于瞳孔的這種調(diào)節(jié)可以對進入人眼的光通量進行調(diào)節(jié)，這跟照相機的光圈調(diào)節(jié)類似。在最前面角膜的后面的脈絡(luò)膜包含兩部分，分別是睫狀體和虹膜。鞏膜是一層透明的膜，包圍著眼球的其它部分，與角膜連在一起。眼睛的前部為一圓球晶體，其平均直徑為20mm左右，由角膜和鞏膜外殼、脈絡(luò)膜和視網(wǎng)膜這三層薄膜包圍著[11]。人眼視覺包括人眼的生理機制、人眼的感知以及人眼的視覺特性等等，通過研究人眼的視覺特性，并將之運用到醫(yī)學圖像增強技術(shù)中，能夠從主觀上增強醫(yī)學圖像的質(zhì)量，得到更適合醫(yī)務(wù)工作者診斷病情的醫(yī)學圖像。通過本章的介紹，了解這幾種常用的醫(yī)學圖像增強方法的原理，并與本文算法進行比較，體現(xiàn)本文算法的重要意義。l 巴特沃斯高通濾波器：一個階為n，截斷頻率為D0的巴特沃斯高通濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù)為：Hu,v=11+D0D(u,v)2nl 梯形高通濾波器：梯形高通濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù)為：Hu,v=0 D(u,v)≤D0Du,vD0D,D0 D0D(u,v)≤D,1 D(u,v)D,其中，D0為截止頻率，D,為對應(yīng)線性函數(shù)的分段點。在進行具體的實驗時，要選取合適的KI值。相對于梯度算子，它具有增強邊緣精確定位的優(yōu)點。l 拉普拉斯法：拉普拉斯算子是常用的邊緣增強處理算子。下面主要列舉幾種常見的圖形銳化方法的原理及實現(xiàn)。從頻率域角度來看，高頻分量的丟失造成了圖像的模糊，因此在頻率域采用高頻濾波器來進行銳化。這往往是一個矛盾的過程。 圖像銳化概述 醫(yī)學圖像增強的實質(zhì)是減少噪聲和增強邊緣，以此來達到圖像質(zhì)量的改善。常用的醫(yī)學圖像邊緣增強方法包括空域法和頻域法。 醫(yī)學圖像邊緣增強是醫(yī)學圖像增強技術(shù)的一種，它是對醫(yī)學圖像的邊緣加以突出處理的一種方法。l 指數(shù)低通濾波器：一個介為n的指數(shù)低通濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù)滿足下列條件：H(u,v)=exp?{D(u,v)D0n}其中，D0為截斷頻率。是對應(yīng)分段線性函數(shù)的分段點。D0 D39。l 梯形低通濾波器：梯形低通濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù)為：Hu,v= 1 D(u,v)≤D39。一般使用理想濾波對圖像進行濾波后，得到的圖像會變得模糊或出現(xiàn)“振鈴”現(xiàn)象。l 理想低通濾波器：一個2D理想低通濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù)滿足以下條件：H(u,v)=1 D(u,v)≤D0 0 D(u,v)D0上式中，D0是一個非負整數(shù)。（2） 頻域濾波器：低通頻域濾波器工作原理為：Gu,v=H(u,v)*F(u,v)其中，G(u,v)是平滑后圖像的傅立葉變換，F(xiàn)(u,v)是含噪圖像的傅立葉變換，H(u,v)是傳遞函數(shù)。l 中值濾波器:中值濾波是一種常用的非線性平滑濾波處理方法，其基本思想是用圖像像素點的領(lǐng)域灰度值的中值來代替該像素點的灰度值[5]。（1） 空域濾波器：l 均值濾波器：鄰域平均法是空間域平滑技術(shù)，是指用鄰域內(nèi)幾個像素的平均值去代替圖像中的每一個像素點值的操作[5]。常見的幾種頻域濾波器有：巴特沃斯低通濾波器、梯形高通濾波器、指數(shù)高通濾波器?？沼驗V波就是將空間域模板用于圖像處理的方法，可分為線性濾波（如均值濾波）和非線性濾波（如中值濾波）[10]。一般情況下，醫(yī)學圖像平滑噪聲可以分為鄰域平均法、中值濾波法、低通濾波法等，鄰域平均法即通過提高信噪比，取得較好的平滑效果；空域低通濾波采用低通濾波的方法去除噪聲；頻域低通濾波法通過除去其高頻分量就能去掉噪聲，從而使醫(yī)學圖像得到平滑[9]。醫(yī)學圖像平滑方法根據(jù)所處理的空間不同可以分為空間域和頻率域，根據(jù)所處理的區(qū)域不同可以分為全局處理和局部處理，亦可以按線性平滑、非線性平滑和自適應(yīng)平滑來劃分。醫(yī)學圖像中的噪聲往往和正常信號交織在一起，尤其是乘性高斯噪聲，如果處理不當，就會破壞醫(yī)學圖像本身的細節(jié)，如會使醫(yī)學圖像的線條、邊界等變得模糊不清，不利于醫(yī)學診斷和治療。常見的醫(yī)學圖像噪聲主要有加性噪聲、乘性噪聲和量化噪聲等。為了抑制噪聲、改善醫(yī)學圖像的質(zhì)量，要對醫(yī)學圖像進行平滑處理。 圖像平滑概述 圖像平滑是指抑制或消除圖像噪聲，以改善圖像質(zhì)量，實現(xiàn)圖像增強的過程[6]。醫(yī)學圖像對降低噪聲的要求較高，我們希望得到受噪聲影響較小的醫(yī)學圖像?？梢员硎緸椋篺x,y=gx,y+h(x,y)其中，f(x,y)是原始醫(yī)學圖像；g(x,y)是圖像信號；h(x,y)是噪聲信號。 醫(yī)學圖像去噪可以看成是一個信號處理過程。 直方圖規(guī)定化能夠產(chǎn)生特定的直方圖， 以便能夠?qū)D像中的特定灰度級加以增強。設(shè)有一個函數(shù)Is，s=0，1，?，N1，滿足0≤I(0)≤?≤I(s)≤?≤I(N1)≤M1。單映射規(guī)則每個p(i)都分別對應(yīng)，方法簡單直觀。：i=0fp(i)j=0sp(j) f=0,1,?M1。 直方圖規(guī)定化采用的對應(yīng)映射規(guī)則在離散空間很重要，因為有取整誤差的影響。用戶可以指定需要的規(guī)定化函數(shù)來得到特殊的增強功能。這時可以采用直方圖規(guī)定化方法靈活的處理醫(yī)學圖像的直方圖。正因為如此，它的增強效果無法由用戶控制，總是對全局的直方圖進行均衡化。但是，直方圖均衡化在增大圖像的對比度的同時有可能減少圖像中有用信息的對比度，會造成變換后圖像的灰度級減少，某些細節(jié)信息消失等等。變換函數(shù)將原圖像中的第k灰度級映射到第Tk灰度級。嚴格地說，圖像灰度直方圖是一個1D的離散函數(shù)，第k灰度級Sk出現(xiàn)概率為pssk=nkn,得到直方圖均衡化的變換函數(shù)式： Tk=int(L1)i=0knin+其中，[0，L1]代表變換后的灰度范圍。當圖像的直方圖為一均勻分布時，圖像的信息熵最大，此時圖像包含的信息量最大。這時我們可以擴大圖像的灰度范圍，讓灰度值所占頻率較小的灰度級變大。直方圖均衡化可以把一幅已知灰度概率分布的圖像，經(jīng)過一種變換，使之變成一幅具有均勻概率分布的新圖像。直方圖均衡化是直接對醫(yī)學圖像的像素點進行計算，計算出每個像素點的灰度值出現(xiàn)的概率，然后將這個概率均勻，從而達到醫(yī)學圖像增強的目的。γ的取值比較靈活，所以冪映射既有指數(shù)映射的特性，又有對數(shù)映射的特性，：（4） 正弦映射：正弦映射的數(shù)學表達式為：hx,y=fm21+1sinaπ2sinaπ(fx,yfm12)其中，fm為原始圖像中灰度最大值，正弦映射通常用來增強灰度范圍較大的醫(yī)學圖像。由于對數(shù)映射可以消除圖像因動態(tài)范圍過大而引起的失真現(xiàn)象，所以常被用來顯示具有高動態(tài)范圍的CT圖像。 ：（2） 對數(shù)映射：對數(shù)映射的映射函數(shù)為對數(shù)，通常用來擴展圖像中的低灰度區(qū)域。非線性灰度映射主要包括指數(shù)映射、對數(shù)映射、冪映射、正弦映射等。在此基礎(chǔ)上提出了非線性灰度映射方法。但是這種調(diào)整比較繁瑣，工作量大。在實際應(yīng)用中，我們常?；叶柔t(yī)學圖像的部分區(qū)域進行灰度映射增強，而對其它區(qū)域不作處理或者抑制，這就需要運用到分段線性灰度映射。當BAba1時，圖像的灰度范圍增大，對比度增強；當BAba1時，圖像的灰度范圍減??；當BAba=1時，圖像的灰度方位不變，此時圖像的灰度可能發(fā)生平移。 線性灰度映射的數(shù)學表達式為：hx,y=BAbafx,ya+A其中，f(x,y)為原始圖像，其灰度范圍為(a,b)；h(x,y)為原圖像通過線性灰度映射后得到的新的圖像，其灰度范圍為(A,B)。 在醫(yī)學圖像采集的過程中，由于亮度不足可能造成得到的圖像灰度范圍較小，在顯示設(shè)備或者醫(yī)務(wù)工作者直接觀看時，看到的圖像模糊。尤其是對于灰度范圍較小的原始圖像，灰度映射有較好的增強效果，且因為其方法簡單、靈活性強等的特點而得到廣泛的應(yīng)用。增強過程可以用下式定義：hx,y=Hf(x,y)其中，f(x,y)為原始圖像；H為映射函數(shù)；h(x,y)是一個處理后得到的新的圖像。灰度映射增強的關(guān)鍵是根據(jù)實際的增強要求設(shè)計映射函數(shù)。 灰度映射是一種直接對圖像像素進行操作的過程，它是一個點操作過程。 對于灰度圖像，醫(yī)學圖像的對比度增強就是增強醫(yī)學圖像灰度的差別，使醫(yī)學圖像高灰度更高、低灰度更低，從而在視覺上增強醫(yī)學圖像的視覺效果。常見的噪聲有：X光圖像的椒鹽噪聲、CT圖像的高斯噪聲等等。由于在不同條件（包括地點不同，溫度、濕度條件不同及不同的影像器械操作人員）下可能引入的噪聲以及醫(yī)療成像器械固有的機械噪聲、熱噪聲等等，這些噪聲很難消除。比如一些腦部的CT圖片和內(nèi)臟等重要器官的圖像可能存在模糊、不清晰等問題，從而影響醫(yī)務(wù)工作者的判斷，對患者的病情造成延誤乃者是誤診。這就需要我們在對醫(yī)學圖像處理的時候，將圖像邊緣的增強作為重點。醫(yī)生在觀察一幅醫(yī)學圖像時，觀察的是圖像的病灶區(qū)，比如血管病癥的判斷，大腦與腦膜之間病癥的判斷等等，都需要我們得到邊緣清晰的圖像。所以，必須對醫(yī)學圖像進行增強（主要包括去除噪聲、增強邊緣、增強對比度等），從而改善醫(yī)學圖像的質(zhì)量，適用于醫(yī)