【图像增强】Frangi滤波器血管图像增强【含Matlab源码 2108期】

⛄一、 滤波器血管图像增强简介

在近红外光条件下,所获取的静脉图像一般整体灰度偏低、对比度差、血管信息模糊,针对原始图像以上特征,本文提出一种基于方向可调滤波的图像增强方向,图像先经不同方向滤波处理,再经图像融合获得静脉图像高频信息,结合非线性反锐化方法,获取增强的近红外血管图像,该算法流程图如图 2。
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图 2 算法流程图

1 方向可调滤波器
Willian T.Freeman 等于 91 年最先提出方向可调滤波器概念,之后得到迅速发展,王科俊等相继将其用于指纹和掌纹的增强处理中。本文针对近红外静脉图像的上述特征,设计了相应的一组方向可调滤波器。方向可调滤波器,一般表示一组具有任意旋转功能的方向滤波器,其中任意方向的滤波器可以通过若干基滤波器的线性组合得到。当一个函数属于各向同性函数,即满足可调性约束:
在这里插入图片描述
考虑极坐标形式,展成 Fourier 序列的函数:
在这里插入图片描述
即可构造方向可调滤波器,可调滤波器所需的插值函数 ki()和基滤波器根据下面方程组(1)可解出
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由于式(3)含有 3 个非 0 系数,所以可以选用3 个基滤波器。为保持滤波器的对称性,提高抗噪能力,使他们在 0 到之间均匀分布,因此 G2(x,y)的任意角度旋转可表示为(如图 3 所示)。
k1()、k2()、k3()插值函数的值与 g(,)的傅里叶展开的非零系数 an()无关。通过线性组合,可以很容易地利用基滤波器构建任意方向的滤器。为了分析图像中特征的局部方向能量,需构建正交可调滤波器组,即 G2 的 Hilbert 变换(具有相同的频率响应,相位相差 90°),记为 H2。其变量可分离基本滤波器组如下:
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⛄二、部分源代码

clc
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I = im2double(imread(‘origin.bmp’));
[Dxx,Dxy,Dyy] = Hessian2D(I,2);
figure, imshow(Dxx,[]);

⛄三、运行结果

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⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]王依人,邓国庆,夏营威,张龙,刘勇,张文.基于方向可调滤波器的血管图像增强算法[J].系统仿真学报. 2018,30(06)

3 备注
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