技术特征：
1.一种医学图像微弱信号增强处理方法，其特征在于，包括以下步骤：s1：输入医学图像及预处理参数；s2：图像均值漂移抑制预处理；s3：构建多尺度下z-形波调制的小波滤波组，对预处理后的图像进行滤波操作，得到多尺度特征融合的图像处理结果；s4：输出处理结果。2.根据权利要求1所述的医学图像微弱信号增强处理方法，其特征在于：所述步骤s1中输入的预处理参数包括：翻转参数flip，取值为flip＝0或flip＝1，默认为flip＝1；飘动参数drift，飘动参数取值为drift∈[0,3]，默认为drift＝1；其中，翻转参数flip的取值取决于需要增强的目标像素值是否高于背景部分，若高于背景部分，那么取flip＝0，若低于背景部分，则取flip＝1。3.根据权利要求1所述的医学图像微弱信号增强处理方法，其特征在于：所述步骤s2具体流程如下：s2.1：针对步骤1输入的医学图像f(x,y)，即坐标为(x,y)的图像像素值，根据翻转参数判断是否翻转：若满足flip＝0，则不对输入图像进行处理，也即令f
flip
(x,y)＝f(x,y)；若满足flip＝1，则遍历图像中所有像素点，令每个像素点的像素值等于255减去原像素值，也即令f
flip
(x,y)＝255-f(x,y)，完成像素值翻转操作；s2.2：对步骤s2.1处理后的图像f
flip
(x,y)，获取该图像的灰度频率直方图，使用混合gauss函数拟合该直方图，默认为双峰gauss函数，得到gauss函数的均值参数{μ
n
}、标准差参数{σ
n
}及幅值参数{a
n
}；默认取最大幅值参数a
max
，也可取其他规律下的幅值参数，设其索引为j，令漂动值movement＝μ
j
+drift
·
σ
j
；再遍历步骤s2.1处理后的图像中所有像素点，令每个像素点的像素值等于原像素值减去漂动值，若某像素点得到的像素值小于0，那么置该像素值为0，也即令f
move
(x,y)＝max(f
flip
(x,y)-movement,0)。4.根据权利要求1所述的医学图像微弱信号增强处理方法，其特征在于：所述步骤s3中，构建z-形波调制小波滤波组进行滤波的步骤如下：步骤s3.1：默认取小波的母小波为gauss函数g
σ,γ
(x,y)，其中默认参数γ＝1，母小波也可取为其他函数如gauss函数的多阶导数、cauchy函数、shanno小波函数，其他概率分布函数或小波函数作为母小波；其尺度参数为默认为单一尺度特征也即对某一尺度σ，波长参数默认为λ＝2σ，根据波长参数构建周期偶函数t1(x)，满足：t1(x)＝t1(x+λ),t1(x)＝t1(-x),依据t1(x)构建周期奇函数满足t2(x)＝t2(x+λ)，以及t2(x)＝-t2(-x)；周期函数t1(x)可取为满足条件的连续或非连续波形函数，可直接取为三角函数，即也可取为方波，锯齿波；默认为方波函数：
记傅里叶变换为f(f)，其中f为输入的函数，分别对周期函数t1(x)、t2(x)进行傅里叶变换得到f(t1(x))、f(t2(x))；由傅里叶逆变换将两周期函数的由三角级数近似表出，默认参数k＝30，实际k值为任意正整数:数k＝30，实际k值为任意正整数:再令再令得到t1(x)、t2(x)的三角级数近似函数λ
(1)
、λ
(2)
；步骤s3.2：利用如下z-形波调制小波滤波公式，构建z-形调制小波滤波器:g
even
(x,y)＝g
σ,γ
(x,y)λ1(x')g
odd
(x,y)＝g
σ,γ
(x,y)λ2(x')x'＝x cosθ+y sinθy'＝-x sinθ+y cosθ其中，将偶周期函数t1(x)定义的小波基称为偶小波基，奇函数t2(x)定义的小波基称为奇小波基；定义角度参数为(x,y)为二维卷积核中的参数坐标，根据奇小波基公式生成大小为odd_size
×
odd_size的共n个奇小波滤波器，根据偶小波基公式生成大小为even_size
×
even_size的共n个偶小波滤波器，至此生成单一尺度σ下的2n个z-形调制小波滤波器；对所有滤波器进行归一化操作，对第i个滤波器，对滤波器中大于0的参数进行求和得到s
i
，令滤波器中所有参数均除以s
i
，完成归一化操作，在设置单一尺
度σ下的滤波器参数时，尺度参数σ可取大于1的奇数，默认σ＝5；参数默认n＝3；滤波器大小参数满足even_size∈[σ,2σ+1],odd_size∈[σ,2σ+1]，且滤波器大小参数为奇数，可根据任务目标对偶小波滤波器及奇小波滤波器设置不同的滤波器大小及不同的尺度参数；归一化操作时，可根据具体任务取一放缩函数s(x,y)，对滤波器进行线性放缩或非线性的放缩；步骤s3.1：调用步骤s3.2中生成的2n个z-形调制小波滤波器依次对步骤s2处理后得到的预处理图像f
move
(x,y)进行滤波操作，将得到的2n张图像求平均得到处理完成的图像f
z-wavelet
(x,y)；得到的f
z-wavelet
(x,y)即为在单一尺度下最终需要输出的结果；可根据具体任务，取多个尺度依次进行图像处理操作，对不同尺度σ
i
的输出结果进行加权求和作为最终输出结果，也即令其中ω
i
为加权的权值，加权不限制为线性加权，可视情况取任意非线性加权方法。5.一种医学图像微弱信号增强处理方法的应用，其特征在于：用于处理图像中目标较少的单通道灰度医学图像或多通道医学图像中的单一通道图像。
技术总结
本发明公开了一种医学图像微弱信号增强处理方法及应用，包括根据预处理参数对输入的医学图像进行均值漂移抑制的预处理操作得到预处理图像；对预处理后的图像使用Z-形波调制的小波滤波函数进行滤波操作得到被增强的医学图像。本发明通过分析输入医学图像的统计学特征，结合本发明提出的Z-形波调制小波滤波组，可以有效增强图像中的病灶或血管等小部分或极小部分的像素与背景之间的对比度，同时最大限度地保留图像中的细节信息。本发明提出的算法对微弱信号尤其敏感，能探测到极微小病灶区域。本发明提出的医学图像处理方法可以辅助放射科医生进行阅片诊断，也可作为特征提取方法嵌入人工智能模型的结构中，或作为优化目标对图像处理结果进行指导。对图像处理结果进行指导。对图像处理结果进行指导。
技术研发人员：宗邱昊 赵亮
受保护的技术使用者：宗邱昊
技术研发日：2022.01.04
技术公布日：2022/4/12