一种图像增强方法、装置、设备及存储介质与流程

技术特征：
1.一种图像增强方法，其特征在于，所述的方法包括：获取原始图像和所述原始图像对应的目标三维数据，其中，所述原始图像包括多个切片图像；从所述目标三维数据获取所述各切片图像对应的目标二维数据；调用预设图像变换算法，对各目标二维数据进行变换处理，得到所述原始图像对应的第一图像数据；调用预设直方图均衡化算法，对各目标二维数据进行变换处理，得到所述原始图像对应的第二图像数据；将所述第一图像数据和所述第二图像数据进行加权处理，得到目标图像数据；基于所述目标图像数据获取所述原始图像对应的目标增强图像。2.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述将所述第一图像数据和所述第二图像数据进行加权处理，得到目标图像数据，包括：获取所述第一图像数据的第一权重系数和所述第二图像数据的第二权重系数；调用预设加权算法，根据所述第一图像数据、所述第一权重系数、所述第二图像数据和所述第二权重系数进行加权计算，得到所述目标图像数据。3.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述调用预设图像变换算法，对各目标二维数据进行变换处理，得到所述原始图像对应的第一图像数据，包括：调用预设图像变换算法，将各目标二维数据进行分解，得到所述各目标二维数据对应的分解数据；基于预设重构函数和所述各目标二维数据对应的分解数据进行数据重构，得到所述各目标二维数据对应的重构数据；将所述各目标二维数据对应的重构数据进行合并，得到所述原始图像对应的第一图像数据。4.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述调用预设直方图均衡化算法，对各目标二维数据进行变换处理，得到所述原始图像对应的第二图像数据，包括：调用预设直方图均衡化算法，将所述各目标二维数据进行分割处理，得到所述各目标二维数据对应的多个矩形方块；获取所述各目标二维数据中各矩形方块对应的灰度直方图和变换函数；基于预设的变换计算规则、所述各矩形方块对应的灰度直方图和变换函数进行变换计算，得到所述各目标二维数据的变换数据；将所述各目标二维数据的变换数据进行合并，得到所述原始图像对应的第二图像数据。5.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述预设图像变换算法包括小波变换算法；所述预设直方图均衡化包括对比度受限的自适应直方图均衡化算法。6.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述目标三维数据、所述目标二维数据、所述第一图像数据、所述第二图像数据和所述目标图像数据均为矩阵数据。7.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述从所述目标三维数据获取所述各切片图像对应的目标二维数据包括：
从所述目标三维数据的三个维度中确定所述各切片图像对应的目标维度；将所述目标维度中所述各切片图像对应的目标数据作为所述各切片图像的目标二维数据。8.一种图像增强装置，其特征在于，所述的装置包括：第一获取模块，用于获取原始图像和所述原始图像对应的目标三维数据，其中，所述原始图像包括多个切片图像；第二获取模块，用于从所述目标三维数据获取所述各切片图像对应的目标二维数据；第一处理模块，用于调用预设图像变换算法，对各目标二维数据进行变换处理，得到所述原始图像对应的第一图像数据；第二处理模块，用于调用预设直方图均衡化算法，对各目标二维数据进行变换处理，得到所述原始图像对应的第二图像数据；第三处理模块，用于将所述第一图像数据和所述第二图像数据进行加权处理，得到目标图像数据；增强图像获取模块，用于基于所述目标图像数据获取所述原始图像对应的目标增强图像。9.一种图像增强设备，其特征在于，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一项所述的图像增强方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行如权利要求1至7任一项所述的图像增强方法。

技术总结
本申请公开了一种图像增强方法、装置、设备及存储介质，所述的方法包括：获取原始图像和原始图像对应的目标三维数据，其中，原始图像包括多个切片图像；从目标三维数据获取各切片图像对应的目标二维数据；调用预设图像变换算法，对各目标二维数据进行变换处理，得到原始图像对应的第一图像数据；调用预设直方图均衡化算法，对各目标二维数据进行变换处理，得到原始图像对应的第二图像数据；将第一图像数据和第二图像数据进行加权处理，得到目标图像数据；基于目标图像数据获取原始图像对应的目标增强图像；本申请能够较快的增强图像的组织结构边缘等细节信息，且增强后图像边缘、纹理较为清晰，提高了整体的图像质量，以便于医生阅片判断。阅片判断。阅片判断。


技术研发人员：李凌 徐强 辜嘉 李文超
受保护的技术使用者：苏州中科华影健康科技有限公司
技术研发日：2021.09.15
技术公布日：2022/1/28