Ultrasound images, having low contrast and noise, adversely impact in the detection of abnormalities. In view of this, an enhancement method is proposed in this work to reduce noise and improve contrast of ultrasound images. The proposed method is based on scaling with neutrosophic similarity score (NSS), where an image is represented in the neutrosophic domain through three membership subsets T, I, and F denoting the degree of truth, indeterminacy, and falseness, respectively. The NSS measures the belonging degree of pixel to the texture using multi-criteria that is based on intensity, local mean intensity and edge detection. Then, NSS is utilized to extract the enhanced coefficient and this enhanced coefficient is applied to scale the input image. This scaling reflects contrast improvement and denoising effect on ultrasound images. The performance of proposed enhancement method is evaluated on clinical ultrasound images, using both subjective and objective image quality measures. In subjective evaluation, with proposed method, overall best score of 4.3 was obtained and that was 44% higher than the score of original images. These results were also supported by objective measures. The results demonstrated that the proposed method outperformed the other methods in terms of mean brightness preservation, edge preservation, structural similarity, and human perception-based image quality assessment. Thus, the proposed method can be used in computer-aided diagnosis systems and to visually assist radiologists in their interactive-decision-making task.

中文翻译：

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一种使用中智相似度评分的超声图像增强方法

具有低对比度和噪声的超声图像对异常的检测产生不利影响。鉴于此，本文提出了一种增强方法，以减少噪声并提高超声图像的对比度。所提出的方法基于用中智相似度得分 (NSS) 进行缩放，其中图像在中智域中通过三个成员子集 T、I 和 F 表示，分别表示真实、不确定和虚假的程度。NSS 使用基于强度、局部平均强度和边缘检测的多标准来测量像素对纹理的归属程度。然后，利用 NSS 提取增强系数，并将该增强系数应用于缩放输入图像。这种缩放反映了对超声图像的对比度改进和去噪效果。使用主观和客观图像质量度量，在临床超声图像上评估所提出的增强方法的性能。在主观评价中，使用所提出的方法，总体最佳得分为 4.3，比原始图像的得分高 44%。这些结果也得到了客观措施的支持。结果表明，所提出的方法在平均亮度保持、边缘保持、结构相似性和基于人类感知的图像质量评估方面优于其他方法。因此，所提出的方法可用于计算机辅助诊断系统，并在视觉上协助放射科医生进行交互式决策任务。使用主观和客观的图像质量测量。在主观评价中，使用所提出的方法，总体最佳得分为 4.3，比原始图像的得分高 44%。这些结果也得到了客观措施的支持。结果表明，所提出的方法在平均亮度保持、边缘保持、结构相似性和基于人类感知的图像质量评估方面优于其他方法。因此，所提出的方法可用于计算机辅助诊断系统，并在视觉上协助放射科医生进行交互式决策任务。使用主观和客观的图像质量测量。在主观评价中，使用所提出的方法，总体最佳得分为 4.3，比原始图像的得分高 44%。这些结果也得到了客观措施的支持。结果表明，所提出的方法在平均亮度保持、边缘保持、结构相似性和基于人类感知的图像质量评估方面优于其他方法。因此，所提出的方法可用于计算机辅助诊断系统，并在视觉上协助放射科医生进行交互式决策任务。结果表明，所提出的方法在平均亮度保持、边缘保持、结构相似性和基于人类感知的图像质量评估方面优于其他方法。因此，所提出的方法可用于计算机辅助诊断系统，并在视觉上协助放射科医生进行交互式决策任务。结果表明，所提出的方法在平均亮度保持、边缘保持、结构相似性和基于人类感知的图像质量评估方面优于其他方法。因此，所提出的方法可用于计算机辅助诊断系统，并在视觉上协助放射科医生进行交互式决策任务。