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針對目前傳統血管造影圖像銳化増強后大量細小血管變得模糊不清或丟失，甚至增強圖像中血管周圍產生大量背景噪聲，提岀一種相位拉伸核函數，形成基于擴展相位拉伸變換的血管造影圖像増強算法。該算法將S?型群延遲相位濾波器推廣到線性群延遲相位濾波器，并從理論上證明，這種線性相位拉伸的逆變換相位近似于原圖的歸化二階梯度，將高頻特征傳統的梯度極值表達轉換為角度表達，從而更有利于凸顯、増強圖像中的髙頻特征。同時。該算法還結合相對總變分理論，將像素的鄰域總變分測度與鄰域內在變分測度用于增強過程，使算法更好地突出邊緣輪廓與結構紋理，抑制細碎雜亂紋理與背景噪聲，克服了目前方法存在的不足。利用 Matlab軟件平臺對Deeplesion， OASIS等數據集中的部分圖像數據進行實驗，與傳統相位拉伸變換增強算法、基于相位一致性的血管造影圖像銳化算法等進行對照分析，結果表明，增強后圖像上細小血管明顯清晰，背景噪聲得到有效的抑制，平均梯度和信息熵提高均在50%左右，證明了算法的優越性與實用性。
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