本发明涉及医学成像，具体涉及一种基于windowing和直方图均衡化的优化自动ct图像增强方法。
背景技术：
1、计算机断层扫描(ct)成像能够提供人体详细的横截面图像，是医疗领域中广泛使用的重要诊断工具。而用于诊断的ct图像通常需要被增强以提高解剖结构的可视化程度，以提高病变区域识别和诊断的精准度，为个性化治疗提供重要的依据。但是，ct图像中解剖结构的可视化，仍面临着许多挑战，具体如下：
2、1.不同的ct扫描之间强度值不一致会使图像的一致性比较和分析变得困难。
3、2.高强度骨骼结构可能遮盖软组织，使得识别和分析这些区域变得困难。
4、3.软组织在ct图像中通常对比度低，难以区分不同的解剖特征。
5、4.标准ct图像可能由于窗宽(ww)和窗位(wl)设置不佳，使特定解剖特征的可视化效果不佳。
6、5.由于ct图像的复杂性，图像特征(如边缘和边界)的分割可能不准确。
7、6.噪声和图像伪影可能遮盖ct图像中的重要细节，降低可视化的清晰度和准确性。
8、为了解决这些挑战，基于windowing和直方图均衡化的优化自动ct图像增强方法被开发出来。该方法包括多个关键步骤，旨在标准化、抑制无关结构、增强对比度，并更有效地分割图像特征。
技术实现思路
1、本发明针对背景技术部分提到的挑战，提供了一种创新的方法，一种基于windowing和直方图均衡化的优化自动ct图像增强方法，用于增强ct图像。
2、本发明的一种基于windowing和直方图均衡化的优化自动ct图像增强方法采用如下技术方案：标准化:使用最小-最大标准化公式将ct图像每个像素的强度值归一化到[0,1]的范围内；
3、抑制骨骼:通过应用阈值抑制高强度骨骼结构的像素；
4、使用clahe进行对比度增强:应用限制对比度自适应直方图均衡化(clahe)；
5、窗宽和窗位调整:调整窗宽(ww)和窗位(wl)设置；
6、构建混合高斯模型:基于梯度分布构建混合高斯模型(gmm)；
7、获取标准化梯度直方图；
8、平滑处理:应用高斯平滑；
9、使用最大强度投影进行可视化:使用最大强度投影(mip)技术对增强或分割后的图像进行可视化；这些步骤共同构成了一种基于windowing和直方图均衡化的优化自动ct图像增强方法，提高了关键解剖结构的可视性，并有助于准确诊断和分析。
10、所述标准化的方法为：
11、最小-最大标准化公式：
12、
13、式中，inorm(x,y)为经过标准化处理后的归一化强度值，i(x,y)为ct图像中坐标为(x,y)的像素原始强度值，imin是图像中的最小强度值，imax是图像中的最大强度值。
14、所述通过应用阈值抑制高强度骨骼结构的像素的方法为：
15、抑制公式：
16、
17、t＝threshold for bome suppressiom
18、式中，isuppressed(x,y)是抑制后的强度值，i(x,y)为ct图像中坐标为(x,y)的像素原始强度值，t为区分骨骼(高强度)和软组织(低强度)的阈值。
19、所述通过应用限制对比度自适应直方图均衡化(clahe)的方法为：
20、对比度增强(contrast enhancement using clahe)公式：
21、
22、式中，i为原始图像，ii,j为将原始图像分割后若干个不重叠的子图，i,j表示子图的行和列索引，m×n设为原始图像的大小，a×b设为每个子图的大小。
23、
24、式中，hi,j(k)为子图ii,j的灰度直方图，k表示灰度级(0～255)，δ是kroneckerdelta函数，当i(x,y)＝k时，δ＝1，否则δ＝0。
25、
26、式中，cliplimit为设定的对比度限制阈值，超出cliplimit的部分均匀分布到其他灰度
27、
28、式中，为增强后的灰度值，通过查表获得。
29、
30、式中，ienhanced为所有子图组合起来的增强后的原始图像，为子图。
31、所述窗宽和窗位调整的方法为：
32、设定窗宽和窗位的上下限，对每个像素的强度值进行重新映射。像素值低于下限的显示为黑色，高于上限的显示为白色，而在上下限之间的像素值则线性映射到灰度级范围内。
33、所述构建混合高斯模型的方法为：
34、
35、式中，g为像素的梯度大小，θ为每个像素的方向。
36、将每个像素的梯度数据(g(x,y),θ(x,y))准备输入gmm(混合高斯模型)；初始化gmm，使用期待最大化(em)算法迭代优化gmm的参数；
37、期待最大化算法(em)：
38、e步(期望步)：
39、
40、式中，πk是第k个高斯成分的混合系数，ν(xiμk,∑k)是第k个高斯成分的概率密度函数。
41、m步(最大化步)：
42、
43、式中，μk是第k个高斯成分的均值，σk是协方差矩阵，γik是第k个数据点属于第k个成分的概率，n是数据点总数。
44、所述获取标准化梯度直方图的方法为：
45、通过sobel算子计算图像中每个像素的梯度值，再计算每个像素的梯度强度和方向，然后将计算后得到的梯度值进行标准化处理，分配到不同的梯度区间，形成梯度直方图，最后对直方图进行平滑处理。
46、所述平滑处理的方法：
47、高斯平滑公式：
48、
49、式中，高斯核g(x,y)是一个二维正态分布函数,σ是标准差，(x,y)是核的坐标。
50、
51、式中，i,j为高斯核矩阵的索引,k为核的中心索引(即)。
52、
53、式中，ismooth(x,y)是平滑后的图像，g(i,j)是高斯核的权重，i(x-i,y-j)是原始图像的像素值，k是核的大小。
54、所述使用最大强度投影进行可视化的方法：
55、选择投影方向，对数据源使用mip(maximum intensity projection)，获得处理后的图像，显示图像时可调整亮度和对比度或应用颜色映射，获得更好的视觉效果。
56、本发明技术方案的有益效果是：通过标准化处理获得标准化像素值的ct图像，消除图像采集设置或设备差异带来的影响；通过抑制骨骼结构，减少ct图像中骨骼伪影的影响；通过clahe增强ct图像局部对比度，同时不放大噪声；通过窗宽窗位调整，获取可通过改变图像显示强度范围来突出特定感兴趣的组织区域的ct图像；通过期望最大化算法优化混合高斯模型的参数，构建出混合高斯模型；获取标准化后的梯度直方图，使ct图像的边缘特征更加一致；通过高斯平滑进一步减少ct图像噪声；通过最大强度投影，可视化分割或增强后的ct图像；概括以上效果，本发明的现实意义是：改善病变区域的可见性，提高诊断准确性以及更好的治疗监测效果。
1.基于windowing和直方图均衡化的优化自动ct图像增强方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于windowing和直方图均衡化的优化自动ct图像增强方法，其特征在于，所述标准化的方法为：
3.根据权利要求1所述的一种基于windowing和直方图均衡化的优化自动ct图像增强方法，其特征在于，所述通过应用阈值抑制高强度骨骼结构的像素的方法为：
4.根据权利要求1所述的一种基于windowing和直方图均衡化的优化自动ct图像增强方法，其特征在于，所述通过应用限制对比度自适应直方图均衡化(clahe)的方法为：
5.根据权利要求1所述的一种基于windowing和直方图均衡化的优化自动ct图像增强方法，其特征在于，所述窗宽和窗位调整的方法为：
6.根据权利要求1所述的一种基于windowing和直方图均衡化的优化自动ct图像增强方法，其特征在于，所述构建混合高斯模型的方法为：
7.根据权利要求1所述的一种基于windowing和直方图均衡化的优化自动ct图像增强方法，其特征在于，所述获取标准化梯度直方图的方法为：
8.根据权利要求1所述的一种基于windowing和直方图均衡化的优化自动ct图像增强方法，其特征在于，所述平滑处理的方法：
9.根据权利要求1所述的一种基于windowing和直方图均衡化的优化自动ct图像增强方法，其特征在于，所述使用最大强度投影进行可视化的方法：
