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关于边缘检测论文范文 基于Matlab的医学影像增强和边缘检测算法的实验相关论文写作参考文献

分类:职称论文 原创主题:边缘检测论文 更新时间:2024-01-10

基于Matlab的医学影像增强和边缘检测算法的实验是关于对写作边缘检测论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文边缘检测论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。

摘 要:当前,医学影像增强与边缘检测算法的应用存在很多不合理的环节,为了提高医学影像质量,并从中提取更多具有实际意义的信息,需要进行空域变换增強、空域滤波增强、频域滤波增强,以实现突出目标物轮廓,增强图像层次性和提升细节度的特征.该文以X-CT肝脏肿瘤医学影像为研究对象,选择Matlab工具箱函数对其进行处理,辅以直方图均衡化和Canny算子边缘检测法,力图使图像质量获得提高,能够为临床诊断和分析提供依据.

关键词:Matlab工具箱函数;医学影像增强;边缘检测算法;实验研究;移动医疗;数字图像处理

中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2017)14-0154-04

医学图像成形过程较为复杂,导致图像质量下降的因素很多,例如拍片时过度或不足造成的对比度降低、电视信号长线传递造成的信号衰减、图像几何畸变及模糊不清等,这些都严重干扰了实用信息的提取,有损于患者的治疗、诊断和康复.为了对解决这一问题提供帮助,本文拟采用X-CT肝脏肿瘤医学影像进行质量增强,然后分析处理后的结果图像.

1医学图像增强

1.1医学图像增强定义

前期的医学图像处理,其主要目的是为了便于后期图像的分割工作,以实现对人体组织部位的精准分割.只有足够清晰的医学图像,才能有效满足人体组织分割的要求,因此必须提升相关图像的清晰度,这也是医学图像增强的由来.为了确保医学图像增强效果,应避免各类影响图像清晰度的干扰因素,采用先进的、多元化的图像预处理技术,同时要集中优势资源解决图像处理的主要问题,在有效提升图像处理效果的同时,为诊断、治疗提供更多有价值的信息.

作为一种主要用于提升图像清晰度的处理技术,医学图像增强有着提升图像视觉效果,便于医务工作者诊断的作用.该技术根据图像模糊程度或模糊位置,采用多种处理技术,以修复整体图像或改善局部细节,具有很强的针对性.比较通用的相关处理技术有邻域平均、中值滤波、灰度变换、直方图修正、拉普拉斯增强等,这些算法运算体量大、计算较为困难、处理程序多.本文主要对频率域的高、低通滤波,直方图均匀化,灰度变化法,空域低、高通滤波技术进行分析,同时利用Maflab工具箱函数,以简化相关算数步骤,简单快捷的获得统计数据与直观图.

1.2医学图像增强的特征

相较于普通数字图像,医学图像是被用于患者的诊断和治疗,以及医务工作者的分析研究的,具有很强的专业性和应用性,因此对清晰度、噪声、边缘清晰度有着很高的要求.

1.2.1清晰度要求高

具体而言,医学图像处理主要使用在内脏器官透视、B超、脑部CT等,这些详查和诊断关乎到患者的生命安全,也深刻影响着医务工作者的治疗工作.一旦相关图像存在清晰度不足的情况,最先影响的必然是医务工作者对患者病情的判断,同时干预具体环节的治疗,这会间接影响患者的诊断和治疗,造成病机遗误,甚至危及生命的情况,小到对相关医务工作者、科室、医院,大到对我国的医疗事业,都会造成很大程度的影响.因此,在医学图像处理中,必须保证其清晰度,以增强详查、诊断、治疗的精确度.

1.2.2提高边缘清晰度

在很多治疗中,对图像处理的边缘清晰度有着很高的要求,例如血管病变判断、脑膜病变判断、大脑病变判断等.这些组织或器官结核紧密,界限不够分明,尤其是在病变难以明确的情况下十分难以判断.这就要求需要有极为清晰的边缘图像,以克服往影像器械直接输出的固有问题,使其符合相关诊断、治疗工作的要求,从而最大限度地提升诊断、治疗的精准度和专业性.

1.2.3降低噪声要求高

医学图像处理除了对清晰度有着严格要求外,还对噪声有着较高的要求.一方面,医疗器械运转时会产生一定的噪声,包括机械噪声、电阻噪声等,这种医学图线显示中存在的固有噪声,会直接影响画面的清晰度.另一方面,不同人为操作、环境的改变、地点的变化也会造成相关噪声的出现,进而对画面产生二次影响.这些噪声往往来源于器械或环境,很难彻底根除,只能进项相对的抑制.例如B型超声的斑点噪声、X光成像的椒盐噪声、CT影像的高斯噪声等,都具有一定的不可消除性,因此噪声的降低工作已经成为了调节清晰度外的研究关键,而如何使用图像处理技术对噪声进行相对抑制,也是本研究关注的重点.正是由于医学图像与其他图像处理存在着诸多区别,所以处理工作的针对性和目的性十分重要,只有选择合适的处理方式和降噪方法,才能有效避免医疗问题或事故的发生,继而为我国医疗事业的进步添砖加瓦.

2空域变换增强

2.1直方图均衡化

作为一种较为常见的图像分析工具,直方图有着丰富性、多元性、直观化的特点.一般而言,直方图能够承载大量信息,进而实现对相关图像灰度与内容的描述,有的直方图甚至能够完全替代一些图片,这进一步体现了直方图的全面性.灰度直方图是相关灰度值的函数,能够代表图像中相关灰度的具体像素数量.在该直方图中,横坐标往往代表灰度级别,纵坐标往往代表灰度出现频率,正是由于直方图的特性,通过调整直方图形状,就可以实现对图像对比度的变化.

直方图均衡化即将图像灰度值进行映射变化,使其呈现均匀分布的状态,例如相关概率密度的均衡化.经过变化后,原始图像会变为灰度级较为平均的图像,这极大地增强了图像灰度的动态范围,有利于图像对比度的调整.在均匀化过程中,一般会使用如下算法,以增强准确性:

函数中qk实质是一种变换,可以把非均匀分布进行均衡化,进而建立相应的灰度级映射对应关系.因此,整体直方图具有减少图像灰度等级,同时提升图像对比度的作用.然而,由于经过均衡化处理后的图像是唯一的,相关对比度的扩大程度受到控制.

2.2灰度变换法

灰度变化法是图像增强技术中最通用、最基本、最直接的方法.这种空域图像处理是图像显示软件与数字化图像处理软件的主要构成部分,具有很强的灵活性和通用性.该方法即依据不同图像处理条件,以固定变化关系逐步调节图像中单位像素,虽然有着操作时间长、程序多的问题,但能够从根本上改善图像显示效果,提升信息提取的丰富性.由于其以变换关系逐点改变原图的方式,灰度变化法也被叫做影像对比度拉伸或增强.例如一些医学图像需要提升细节的清晰度,获得局部画质的该神,需要将整体或局部的灰度级进行扩展和压缩,这就应考虑灰度变换法的使用.

总结:这是一篇与边缘检测论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。

参考文献:

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