【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。

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：

考虑极坐标形式，展成 Fourier 序列的函数：

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

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：

⛄二、部分源代码

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

⛄三、运行结果

⛄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
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除