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本文提出了一種高效的、高精度的適合于醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)方法.本研究表明,使用暗特征增強(qiáng)圖像會使圖像丟失一些細(xì)節(jié),加強(qiáng)小尺寸特征會放大噪聲,所以僅使用白tophat變換,從遞歸開運(yùn)算后圖像中提取特征.為解決非對偶運(yùn)算引起的圖像亮度偏差問題,作者提出了條件歸一方法.新算法主要特點(diǎn)是形態(tài)運(yùn)算采用非對偶運(yùn)算,對比度拉伸運(yùn)算采用加法代替乘法運(yùn)算.用本算法對MR圖像進(jìn)行了測試,并與已有基于多尺度形態(tài)學(xué)方法進(jìn)行比較.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,這種算法可以更有效地增強(qiáng)圖像的局部對比度,對噪聲不敏感,處理后圖像精度更高.與以前形態(tài)學(xué)方法相比,本文方法僅需使用其四分之一特征層就可實(shí)現(xiàn)局部對比度增強(qiáng),從而大大減少了運(yùn)算量.