医学图像增强方法研究
医学图像增强方法研究
摘要：简要介绍医学图像增强的概念和主要目的。从传统图像增强方法、基于区域的增强方法和基于小波变换的增强方法三方面对医学图像增强方法进行讨论。最后介绍图像增强效果的评价方案。
关键词：图像增强，算法，区域，小波变换，评价
图像增强根据图像的模糊情况采用了各种特殊的技术突出图像整体或局部特征，常用的图像增强技术有灰度变换、直方图处理、平滑滤波(高斯平滑)，中值滤波、梯度增强、拉普拉斯增强以及频率域的高通低通滤波等，然而，这些算法运算量大、算法复杂、处理速度低。
目前，图像增强没有统一的标准，医学图像增强的主要目的是满足医生诊断的临床应用需要。因此，如何提高医学图像质量，是图像处理的一个重要课题。
图像增强可归纳为两方面[2]：(1)消除噪声;(2)边缘增强和结构信息的保护。（图像增强方法的研究）
图像增强方法主要分为频域法、空域法两大类[2]。频域法通常计算量大，变换参数的选取需要较多的人工干预；空域法主要包括直方图均衡化、直方图变换、灰度拉伸、局部对比度增强、平滑滤波和反锐化掩模[4~ 6]等。直方图均衡化是最常见的图像增强方法，其主要缺点是图像易出现不平滑灰度过渡。当图像直方图含多个波峰时，会出现过度增强，不仅丢失了部分图像细节信息，而且会明显放大噪声，影响图像增强的效果。平滑滤波可去除一定噪声，但会使图像模糊，对比度增强不明显。反锐化掩模可以增强图像的边缘和细节，但同时也会增强噪声。此外，图像的高频细节区域相对低频区域增强显著，易出现过增强现象。利用这些空间域图像增强算法处理医学图像，存在对噪声敏感且易陷入欠增强或过增强等不足。（基于量子概率统计的医学图像增强算法研究）
图像增强的过程往往也是一个矛盾的过程：图像增强希望既去除噪声又增强边缘。但是，增强边缘的同时会同时增强噪声，而滤去噪声又会使边缘在一定程度上模糊，因此，在图像增强的时候，往往是将这两部分进行折中，找到一个好的代价函数达到需要的增强目的【3]。传统的图像增强算法在确定转换函数时常是基于整个图像的统计量，如：ST转换，直方图均衡，中值滤波，微分锐化，高通滤波等等。这样对应于某些局部区域的细节在计算整幅图的变换时其影响因为其值较小而常常被忽略掉，从而局部区域的增强效果常常不够理想，噪声滤波和边缘增强这两者的矛盾较难得到解决。
目前，许多新的增强算法都充分利用了周围邻域这一重要的信息，形成了很多局部处理的灰度调整算法，该方法主要利用了邻域的统计特性【4]。自适应增强的研究主要集中在以下三大类增强算法：
1.既能平滑又能保护边缘的自适应滤波器。自适应滤波的基本思想是滤波器的参数可根据像素所在的邻域情况而自适应选取，也可描述为加权平均滤波器。(1)在提高算法的抗噪性能方面，文献〔5]【6〕介绍了几种方法。这些方法可以较好的平滑噪声区域，并能保护较显著的边缘，但对图像细节的保护较差。(2)在提高算法的细节保护能力方面，Saint一Marc【7】利用梯度来决定权值，建立了指数形式的权函数，较好的保护了图像细节。但该算法对脉冲噪声敏感，而且模型的性能受参数的影响比较大。另外，文献【8〕【9]还提出了各向异性扩散思想的改进方法，需要求解热传导方程。这些改进算法多数集中在权值的自适应选取上，但是由于自适应调整的参数较少，仍然不能很好的解决细节保护的问题。
2.基于图像建模和估计理论的增强算法。这类算法的基本思想是提出一个图像的模型，如果这个模型的参数由一种估计方法估计出来，则窗口中心的灰度值可由估计出来的参数计算得到。最简单的例子就是中值滤波器，对脉冲型噪声有很好的效果。但是，这类算法由于是以估计理论为基础，所以所采用的估计方法的鲁棒性对算法的性能有很大的影响。估计方
法趋于复杂，使得算法本身也就较复杂。
3.基于模糊集合论的增强算法.近年来，模糊集合理论在图像处理中得到了广泛的应用【10】。例如Yang和Toh【11】采用模糊规则改进传统的中值滤波器中滤波窗口尺度的选择，改善了算法对高斯噪声的抗噪性能。Russoti【12】提出的自适应模糊滤波算子可以较好的保护图像细节和滤除高斯噪声，其算法中窗口的大小由邻域一致性程度决定，该一致性程度由一个模糊逻辑规则导出。算法不足是对脉冲噪声的滤除效果较差。
另外，还有其他的一些增强的方法。例如为了充分考虑细节问题，在直方图均衡中引入了局部直方图均衡法【13]；近年来，数学形态学【14】等方法也都应用到图像增强中；需要说明的是，在图像增强中变换域增强也得到很广泛的应用，例如付傅氏变换【15]、离散余弦变换〔16〕、小波变换【17]等，其中小波是近年来发展起来的一种新的时频分析工具，它具有时频局部化能力和多分辨率分析的能力，使得它很适合于信号处理领域。对图像进行多尺度小波变换后，不同频率的信号出现在不同尺度的子带图像上，有了这些特性就能很好的对感兴趣的部分进行增强。图像变换的方法是多种多样的，例如近年来，有的学者提出Curvelet【18]变换也受到极大的关注。
总之，图像增强的方法是多种多样的，其中很多方法都是几种方法交织结合在一起的，针对特定的问题，需要设计与之相应的算法。
传统的医学图像对比度增强方法分为灰度变换法、直方图修正法和局部统计法等3类。分段灰度线性变换能够突出感兴趣的灰度区域，且具有实现简单、速度快的优点。但该方法不是从原始直方图的整体灰度分布形态出发，因此增强能力有限，难以达到整幅图像同时增强的目的，该方法还需医生交互，自动增强难以实现。直方图均衡、直方图规定化等全局增强方法存在着局部对比度过提升或者欠提升(原直方图中频数较小的灰度级被并入几个或一个灰度级中，对应的局部较平滑的细节信号得不到增强)以及平滑区噪声过度放大的问题。局部自适应的直方图均衡法(AHE[1])则能够有效地增强图像各区域的局部细节和边缘信号，但耗时过大，且不能从整体上提高对比度。
可见，传统的医学图像增强方法只从图像本身的整体和局部特性出发，却没有充分考虑到观察者(医生)的视觉特性。
1传统增强算法
图像增强包括的内容广泛,如对比度增强、去噪、背景去除、边缘锐化和滤波等。对比度增强算法分为直接和间接两种方法:直接方法主要是通过修正直方图而达到增强的目的;间接算法是首先定义对比度,然后在此基础上增强对比度。传统的对比度增强技术大多是基于全局和邻域,如全局(局域)直方图均衡化、Unshar p Masking (UM)等,这些方法的结果容易陷入欠增强或过增强。在全局性直方图均衡化时,由于数目较少的相邻灰度在均衡化过程中被合并为一个灰度,从而造成对比度下降。为了克服这一缺陷,可以在一个小的区域内,求出其均衡化函数,在均衡化处理过程中,相邻象素点的合并减少,与全局均衡化相比,其图像对比度下降较小,这就是自适应邻域直方图均衡化(AN-HE)。文献[ 1 ]应用自适应直方图均衡化算法进行图像增强,但一些正常组织和噪声也被增强了。文献[ 2 ]采用Unshar p Masking算子增强微钙化点图像,虽然减弱了低频信息,然而扩大了高频细节。
2基于区域的增强算法
33基于小波变换的增强算法
由于医学图像存在大噪声、低对比度的特性,用传统的增强算法处理给图像的分析和进一步处理带来了困难,基于小波变换的方法提供了解决这一问题的新途径。在小波变换域中,图像信号能量绝大部分集中在绝对值较大的尺度系数中,图像细节部分即高频成分则集中在小波系数中。医学图像的噪声部分大多集中在图像的高频成分上。针对这一特点,为了更好地去除噪声增强图像,可以分别对小波变换得到的尺度系数和小波系数进行不同的处
理。对尺度系数主要进行增强处理,对小波系数主要进行去噪处理。该算法由两部分组成:第一部分是利用两步提升增强法对小波变换后的图像低频信息进行增强;第二部分是利用软域值算法对小波变换后的图像高频信息先进行去噪,然后再增强。最后把这两部分综合起来,进行小波反变换,得到的图像就是增强后的图像。
图像增强技术是随着数学、计算机学科等相关学科以及其他图像处理技术不断进步而发展的。近年来，基于数学形态学【35】、模糊理论【36，37]、神经网络技术【38】等新的图像增强技术也逐步涌现。（基于改进的pcnn图像因子分解的医学图像增强算法）
国外的图像增强技术最常用的三种图像处理框架是:基于变换的图像处理框架:基
于偏微分方程(PDE)的图像处理框架;基于统计学的图像处理框架。其中基于变换的
图像处理框架主要在实现图像压缩上有优势，而基于偏微分方程(PDE)的图像处理框架在图像的噪声去除、边缘提取、图像分割上有优势。事实上，除了这三种工具以外，数学形态学、神经网络等学科在图像降噪及图像分割方面也存在特有的优势。
就图像增强技术而言，目前主要分为如下几类:
变换增强技术
传统的变换增强技术主要是以直接灰度变换技术(如灰度翻转、对比度扩展以及灰
度切片等)、基于直方图的增强技术(如直方图均衡化和直方图规定化技术)、图像间运算技术(如多幅图像平均)。这些技术对于图像增强效果比较明显，缺点是利用整幅图像信息进行操作，没有利用图像中的局部信息，以便对受噪声影响不同的象素做不同的处理。
目前所做的工作主要有:自适应直方图均衡化方法、利用局部统计性的噪声去除方
法等，较好地克服了传统变换增强技术的缺点。
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滤波增强技术
传统的空域增强技术主要是以卷积理论为基础的一些低通滤波技术(如布特沃斯低
通滤波器、指数低通滤波器等)以及与低通滤波技术相对应的高通滤波技术，还有频域滤波增强技术。
目前所做的工作主要是将一些热门学科与图像处理相结合，如基于神经网络的脉冲噪声滤波技术、基于纹理分析的保细节平滑技术等。
3
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偏微分方程(PDE)增强技术
可以分为各向同性和各向异性PDE增强技术，能够较好的克服图像噪声与边缘之间的矛盾，使图像降噪的同时保持边缘位置和图像细节，而且，各向异性PDE增强技术效
3
山东科技大学硕士学位论文
果优于各向同性PDE。
绪论
4
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数学形态学增强技术
主要是形态学平滑降噪技术。比较其他增强方法，数学形态学方法具有明显的优势。
基于数学形态学的形态滤波器可借助于先验图像的几何信息，利用新的基于数学形态学的图像降噪算法，能够比较好的克服噪声干扰。
传统形态学平滑降噪方法的缺点是在降噪的同时去除了图像中的细小特征。（PACS工作站）
2
近年来，不少的研究者针对医学图像的特点提出了许多新的图
技术，试图达到改善医学图像的视觉效果。一些经典的图像增强技
在医学领域得到了应用，取得了不错的效果，但都存在着一定的不
些方法还会造成医学图像的噪声增强，损失医学图像的细节信息，
学图像也和传统的图像增强方法一样都是在图像增强与抑制噪声、
图像细节的矛盾中寻求平衡。如何解决这些矛盾并使医学图像的视得到改善，成为医学图像增强技术发展的方向。（医学图像增强处理与分析）
医学图像分割综述
医学图像分割综述郭爱心安徽大学摘要：图像分割是图像处理和分析的关键。随着影像医学的发展，图像分割在医学应用中具有重要意义。本文从医学应用的角度出发，对医学图像分割的意义、方法、评估标准和发展前景做出了简单综述。关键字：医学图像分割意义方法评估标准发展前景AReviewofMedicalImageSegmentation Ai- XinGuoAnhuiUniversityAbstract:Imagesegmentationisthekeyofimageprocessingandanalysis.Withthede velopmentofmedicalimage,imagesegmentationisofgreatsignificanceinmedicalapplications.Fromtheper spectiveofmedicalapplications,thispapermadeasimplereviewofthemedicalimagesegmentationonit’ssig nificance、methods、evaluationstandardsanddevelopmentprospects.words:Keymedical image,segmentation,sig nificance,methods,evaluation standards,developmentprospects1.医学图像分割的意义图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。医学图像包括CT、正电子放射层析成像技术（PET）、单光子辐射断层摄像（SPECT）、MRI（磁共振成像技术）、Ultrasound（超[2]声）及其它医学影像设备所获得的图像。医学图像分割是将原始的2D或3D图像划分成[1]不同性质(如灰度、纹理等)的区域，从而把感兴趣的区域提取出来。医学图像分割是一个非常有研究价值和研究意义的领域，对疾病诊断、图像引导手术以及医学数据可视化等有重要作用，为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据。医学图像处理有其复杂性和多样性。由于医学图像的成像原理和组织本身的特性差异，图像的形成受到诸如噪音、场偏移效应、局部体效应和组织运动等的影响，医学图像与普通图像相比较，不可
数字图像处理在医学上的应用
数字图像处理的应用 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号，并通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 进行数字图像处理所需要的设备包括摄像机、数字图像采集器（包括同步控制器、模数转换器及帧存储器）、图像处理计算机和图像显示终端。 图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。 接下来，就讨论一下数字图像处理在医学上的应用。 自发现X射线以来,在医学领域可以用图像的形式揭示更多有用的医学信息,医学的诊断方式也发生了巨大的变化。随着科学技术的不断发展,现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理。 目前的医学图像包括CT图像、核磁共振图像、B超扫描图像、数字X 光机图像、X 射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。由于人眼识别度等客观因素的影响，大部分的图像需要依靠计算机的帮助。随着数字图像处理技术的发展，对这些图像的分析以及处理，会变得更加快捷，分析的结果也会更加精准。
与其他领域的应用相比较，医学影像等卫生领域信息更具独特性，医学图像较普通图像纹理更多，分辨率更高，相关性更大，存储空间要更大，并且为严格确保临床应用的可靠性，其压缩、分割等图像预处理、图像分析及图像理解等要求更高。 首先，对于一个病例，要进行图像采集，由于采集到的图像因试验测量系统和测量者个人因素存在较多噪声,所以要先通过预处理对图像进行去噪处理和灰度变换处理等使其变得较为清晰。预处理完成后再利用中心路径提取算法对所获取的图像进行进一步处理。 接下来要做的就是图像处理。 先对图像二值化，二值形态学的运算对象是集合给出一个图像集合和一个结构元素集合利用结构元素对图像进行操作。然后做中心线的提取等。 使用计算机进行图像的采集预处理以及二值化和计算排除了人为测 量的不精确性和误差提高了测量结果的可靠性。 随着信息技术的飞速发展和计算机应用水平的不断提高，利用计算机断层成像、正电子放射层析成像、单光子辐射断层摄像、磁共振成像、超声成像及其它医学影像设备所获得的图像被广泛应用于医疗诊断、组织容积定量分析、病变组织定位、解剖结构学习、治疗规划、功能成像数据的局部体效应校正、计算机指导手术和术后监测等各个环节。 医学图像处理借助于计算机图形、图像技术,使医学图像的质量和显示方法得到了极大的改善。这不仅可以基于现有的医学影像设备来极
数字图像处理(频域增强)
数字图像处理(频域增强)
数字图像处理图像频域增强方法的研究 姓名： 班级: 学号：
目录一．频域增强的原理 二．频域增强的定义及步骤三．高通滤波 四． MATLAB程序实现 五．程序代码 六．小结
一．频域图像的原理 在进行图像处理的过程中，获取原始图像后，首先需要对图像进行预处理，因为在获取图像的过程中，往往会发生图像失真，使所得图像与原图像有某种程度上的差别。在许多情况下，人们难以确切了解引起图像降质的具体物理过程及 其数学模型，但却能估计出使图像降质的一些可能原因，针对这些原因采取简单易行的方法，改善图像质量。图像增强一般不能增加原图像信息，只能针对一些成像条件，把弱信号突出出来，使一些信息更容易分辨。图像增强的方法分为频域法和空域法，空域法主要是对图像中的各像素点进行操作；而频域法是在图像的某个变换域内，修改变换后的系数，例如傅立叶变换、DCT 变换等的系数，对 图像进行操作，然后再进行反变换得到处理后的图像。 MATLAB矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，具有方便的数据可视化功能，可用于科学计算和工程绘图。它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能方面更加完善，而且对于一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等），MATLAB同样表现了出色的处理能力。它具有功能丰富的工具箱，不但能够进行信号处理、语音处理、数值运算，而且能够完成各种图像处理功能。本文利用MATLAB工具来研究图像频域增强技术。图像增强是为了获得更好质量的图像，通过各种方法对图像进行处理，例如图像边缘检测、分割以及特征提取等技术。图像增强的方法有频域处理法与空域处理法，本文主要研究了频域处理方法中的滤波技术。从低通滤波、高通滤波、同态滤波三个方面比较了图像增强的效果。文章首先分析了它们的原理，然后通过MATLAB软件分别用这三种方法对图像进行处理，处理后使图像的对比度得到了明显的改善，增强了图像的视觉效果。
常用流行病学研究方法
常用流行病学研究方法 一）概述 1. 流行病学方法分类 流行病学研究方法总体分为观察法：包括描述流行病学和分析流行病学；实验法，也称实验流行病学；数理法，也称理论流行病学。 2. 流行病学研究设计的基本内容 （1）查阅有关文献提出研究目的。 （2）根据研究Et 的确定研究内容。 （3）结合具体条件选择研究方法。 （4）按照研究方法确定研究对象（要区别目标人群、源人群、研究对象之间的关系）。 （5）根据研究内容设计调查表格。 （6）控制研究过程，保证研究质量。 （7）理顺分析思路得出正确结论。 （二）描述流行病学 1. 描述流行病学概念 描述流行病学（descriptive epidemiology ）又称描述性研究。它是将专门调查或常规记录所获得的资料，按照不同地区、不同时间和不同人群特征分组，以展示该人群中疾病或健康状况分布特点的一种观察性研究。专门调查有：现况研究、生态学研究、个案调查以及暴发调查；常规记录有：死亡报告、出生登记、出生缺陷监测、药物不良反应监测和疾病监测等。描述流行病学可以；①为病因研究提供线索；②掌握疾病和病因的分布状况，为疾病防制工作提供依据；③用来评价防制策略和措施的效果。 2. 现况研究 又称横断面研究或患病率研究，是描述性研究中应用最为广泛的一种方法。它是在某一人群中。应用普查或抽样调查的方法收集特定时间内、特定人群中疾病、健康状况及有关因素的资料，并对资料的分布状况、疾病与因素的关系加以描述。所获得的描述性资料室在某一时点或一个短暂时间内收集到的，客观地反映了某时点人群健康、疾病的分布及其相关因素，因此现况调查的数据是一个人群的现状，是时间断面的数据。现况调查的因素与结果是同时存在的，因此不能进行因果关系的推论。对于慢性病，尤其是病程长的疾病最适合做现况调查。根据研究目的，现况研究可以采用普查也可以采用抽样调查。 （1）普查（census ）：在特定时间对特定范围内人群中的每一成员进行的调查。普查分为以了解人群中某病的患病率、健康状况等为目的的普查和以早期发现患者为目的的筛检。 （2）抽样调查（sampling survey ） 1）抽样调查概念：按一定的比例从总体中随机抽取有代表性的一部分人（样本）进行调查， 以样本统计量估计总体参数，称为抽样调查。样本代表性是抽样调查能否成功的关键所在，而随机抽样和样本含量适当是保证样本代表性的两个基本原则。 2）抽样方法：有单纯随机抽样，系统抽样，分层抽样，整群抽样，多级抽样等。 3）样本含量的估计：抽样研究中，样本所包含的研究对象的数量称为样本含量。样本含量适当是抽样调查的基本原则。样本含量适当是指将样本的随机误差控制在允许范围之内时所需的最小样本含量。样本含量计算方法包括分类变量资料样本含量的估计方法和数值变量资料样本含量的估计方法（具体请参阅有关教材）。 （三）分析流行病学 1. 分析流行病学概念与分类分析流行病学（analytical epidemiology ）也称分析性研究（analytical study ），它是进一步在有选择的人群中观察可疑病因与疾病和健康状况之间关联的一种
图像增强研究现状
在借鉴国外相对成熟理论体系与技术应用体系的条件下,国内的增强技术与应用也有了很大的发展。总体来说,图像增强技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期与应用期4个阶段。初创期开始于20世纪60年代,当时的图像采用像素型光栅进行扫描显示,大多采用中、大型机对其进行处理。在这一时期由于图像存储成本高,处理设备造价高,因而其应用面很窄。20世纪70年代进入了发展期,开始大量采用中、大型机进行处理,图像处理也逐渐改用光栅扫描显示方式,特别就是出现了CT与卫星遥感图像,对图像增强处理提出了一个更高的要求。到了20世纪80年代,图像增强技术进入普及期,此时的计算机已经能够承担起图形图像处理的任务。20世纪90年代进入了应用期,人们运用数字图像增强技术处理与分析遥感图像,以有效地进行资源与矿藏的勘探、调查、农业与城市的土地规划、作物估产、气象预报、灾害及军事目标的监视等。在生物医学工程方面,运用图像增强技术对X射线图像、超声图像与生物切片显微图像等进行处理,提高图像的清晰度与分辨率。在工业与工程方面,主要应用于无损探伤、质量检测与过程自动控制等方面。在公共安全方面,人像、指纹及其她痕迹的处理与识别,以及交通监控、事故分析等都在不同程度上使用了图像增强技术。图像增强就是图像处理的重要组成部分,传统的图像增强方法对于改善图像质量发挥了极其重要的作用。随着对图像技术研究的不断深入与发展,新的图像增强方法不断出现。例如一些学者将模糊映射理论引入到图像增强算法中,提出了包括模糊松弛、模糊熵、模糊类等增强算法来解决增强算法中映射函数选择问题,并且随着交互式图像增强技术的应用,可以主观控制图像增强效果。同时利用直方图均衡技术的图像增强也有许多新的进展:例如提出了多层直方图结合亮度保持的均衡算法、动态分层直方图均衡算法。这些算法通过分割图像,然后在子层图像内做均衡处理,较好地解决了直方图均衡过程中的对比度过拉伸问题,并且可以控制子层灰度映射范围,增强效果较好。 20世纪20年代图片第一次通过海底电缆从伦敦传往纽约。当时人们通过字符模拟得到中间色调的方法来还原图像。早期的图像增强技术往往涉及硬件参数的设置,如打印过程的选择与亮度等级的分布等问题。在1921年年底提出了一种基于光学还原的新技术。在这一时期由于引入了一种用编码图像纸带去调制光束达到调节底片感光程度的方法,使灰度等级从5个灰度级增加到15个灰度等级,这种方法明显改善了图像复原的效果。到20世纪60年代早期第一台可以执行数字图像处理任务的大型计算机制造出来了,这标志着利用计算机技术处理数字图像时代的到来。1964年,研究人员在美国喷气推进实验室(JPL)里使用计算机以及其它硬件设备,采用几何校正、灰度变换、去噪声、傅里叶变换以及二维线性滤波等增强方法对航天探测器“徘徊者7号”发回的几千张月球照片进行处理,同时她们也考虑太阳位置与月球环境的影响,最终成功地绘制出了月球表面地图。随后她们又对1965年“徘徊者8号”发回地球的几万张照片进行了较为复杂的数字图像处理,使图像质量进一步提高。这些成绩不仅引起世界许多有关方面的注意而且JPL本身也更加重视对数字图像处理地研究与设备的改进,并专门成立了图像处理实验室IPL。在IPL里成功的对后来探测飞船发回的几十万张照片进行了更为复杂的图像处理,最终获得了月球的地形图、彩色图以及全景镶嵌图。从此数字图像增强技术走进了航空航天领域。 20世纪60年代末与20世纪70年代初有学者开始将图像增强技术用于医学图像、地球遥感监测与天文学等领域。X射线就是最早用于成像的电磁辐射源之一,在1895年X射线由伦琴发现。20世纪70年代Godfrey N、Hounsfield先生与Allan M、Cormack教授共同发明计算机轴向断层技术:一个检测器围绕病人,并用X射线源绕着物体旋转。X射线穿过身体并由位于对面环中的相应检测器收集起来。其原理就是用感知的数据去重建切片图像。当物体沿垂直于检测器的方向运动时就产生一系列的切片,这些切片组成了物体内部的再现图像。到了20世纪80年代以后,各种硬件的发展使得人们不仅能够处理二维图像,而且开始处理三维图像。许多能获得三维图像的设备与分析处理三维图像的系统已经研制成功了,图像处理技术
数字图像处理在医学上的应用
数字图像处理在医学上的应用 1 引言 自伦琴1895年发现X射线以来,在医学领域可以用图像的形式揭示更多有用的医学信息,医学的诊断方式也发生了巨大的变化。随着科学技术的不断发展,现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理, 医学图像在临床诊断、教学科研等方面有重要的作用。目前的医学图像主要包括CT (计算机断层扫描) 图像、MRI( 核磁共振)图像、B超扫描图像、数字X 光机图像、X 射线透视图像、各种电子窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。但是由于医学成像设备的成像机理、获取条件和显示设备等因素的限制, 使得人眼对某些图像很难直接做出准确的判断。计算机技术的应用可以改变这种状况，通过图像变换和增强技术来改善图像的清晰度, 突出重要的容，抑制不重要的容,以适应人眼的观察和机器的自动分析，这无疑大大提高了医生临床诊断的准确性和正确性。 数字图像处理的基本方法就是图像复原与图像增强。图像复原就是尽可能恢复原始图像的信息量,尽量保真。数字化的一个基本特征是它所固有的噪声。噪声可视为围绕真实值的随机波动, 是降低图像质量的主要因素。图像复原的一个基本问题就是消除噪声。图像增强就是通过利用人的视觉系统的生理特性更好地分辨图像细节。 与其他领域的应用相比较，医学影像等卫生领域信息更具独特性，医学图像较普通图像纹理更多，分辨率更高，相关性更大，存储空间要更大，并且为严格确保临床应用的可靠性，其压缩、分割等图像预处理、图像分析及图像理解等要求更高。医学图像处理跨计算机、数学、图形学、医学等多学科研究领域，医学图像处理技术包括图像变换、图像压缩、图像增强、图像平滑、边缘锐化、图像分割、图像识别、图像融合等等。在此联系数字图像处理的相关理论知识和步骤设计规划系统采集和处理的具体流程同时充分考虑到图像采集设备的拍摄效果以及最终处理结果的准确性，例举了基于图像处理技术的人体手指甲襞处微血管管袢直径的测量方法。 2人体微血管显微图像的采集 人体微血管显微图像的采集采用了如图1所示的显微光学系统和图像采集系统主要由透镜模组滤镜模组光源系统电荷耦合器件以及图像采集卡等构成。 图1显微光学系统与图像采集系统示意图
图像增强方法的研究
图像增强方法的研究 摘要 数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。在图像处理中，图像增强技术对于提高图像的质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理以及各种增强方法进行概述，然后着重对灰度变换、直方图均衡化、平滑和锐化等几种常用的增强方法进行了深入的研究，在学习数字图像的基本表示与处理方法的基础上，针对图像增强的普遍性问题，研究和实现常用的图像增强方法及其算法，通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的适用场合，并对其图像增强方法进行性能评价。如何选择合适的方法对图像进行增强处理，是本文的主要工作，为了突出每种增强方法的差异，本文在Matlab的GUI图形操作界面中集合了四种常用算法的程序，以达到对各种算法的对比更直观和鲜明的效果。 关键词：图像增强直方图均衡化灰度变换平滑锐化
目录 1 图像增强的基本理论 (3) 1.1 课题背景及意义 (3) 1.2 课题的主要内容 (4) 1.3 数字图像基本概念 (5) 1.3.1数字图像的表示 (5) 1.3.2 图像的灰度 (5) 1.3.3灰度直方图 (5) 1.4 图像增强概述 (6) 1.5图像增强概述 (8) 1.5.1图像增强的定义 (8) 1.5.2常用的图像增强方法 (8) 1.5.3图像增强的现状与应用 (9) 2 图像增强方法与原理 (10) 2.1 图像变换 (10) 2.1.1 离散图像变换的一般表达式 (10) 2.1.2 离散沃尔什变换 (11) 2.2 灰度变换 (12) 2.2.1 线性变换 (12) 2.2.2 分段线性变换 (13) 2.2.3 非线性变换 (13) 2.3 直方图变换 (14) 2.3.1 直方图修正基础 (14) 2.3.2 直方图均衡化 (16) 2.3.3 直方图规定化 (17) 2.4 图像平滑与锐化 (18) 2.4.1 平滑 (18) 2.4.2 锐化 (19)
医学图像分割方法汇总
医学图像分割方法汇总 本文主要介绍在医学图像分割方面的几种典型算法，详细介绍每种算法的工作原理，通过对具体的医学图像实验来对比每种方法在分割方面的优点和缺点，分析结果产生的原因，从而在后面的实际应用中选择最合适的算法。 1阈值法分割 1-1 简单阈值分割 简单的阈值处理是图像分割中最为简单基础的一种分割方法。对于一副灰度图像，使用给定的阈值。图像中的像素超过这个阈值的一律设置为最大值（对于八位灰度图像，最大值一般为255），像素小于这个阈值的设置为0.下图1.2是利用五个不同的阈值对脑部图像（图 1.1）的分割结果。（从上到下，从左到右一次使用的阈值分别为最大值的0.1,0.3,0.5,0.7,0.9倍）。 图1.1原始脑部图像
图1.2 使用不同阈值分割后的结果 从实验结果来看，使用简单的阈值分割，过程十分简便，原理简单易懂，但是要是得到比较好的分割结果需要进行多次试验。 1-2 otsu阈值分割法 Otsu阈值分割法又称大津阈值分割法。它的原理是对图像所有的像素围进行遍历(对8位灰度图像来说呢，就是从0遍历到255)，找出合适的T(阈值),把原始图像分割成前景图像和背景图像并且两者之间的类方差最大。 原理： 对于图像I(x,y)，前景(即目标)和背景的分割阈值记作T，属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0，其平均灰度μ0；背景像素点数占整幅图像的比例为ω1，其平均灰度为μ1。图像的总平均灰度记为μ，类间方差记为g。 假设图像的背景较暗，并且图像的大小为M×N，图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0，像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1，则有：ω0=N0/ M×N (1)
医学图像处理综述
医学图像处理综述 墨南-初夏2010-07-24 23:51:56 医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像。广泛使用的医学成像模式主要分为X射线成像(X—CT) ，核磁共振成像(MRI)，核医学成像(NMI)和超声波成像(UI) 这四类。 （1）x射线成像：传统x射线成像基于人体不同器官和组织密度不同。对x射线的吸收衰减不同形成x射线影像。（例如人体中骨组织密度最大，在图像上呈白影，肺是软组织并且含有气体，密度最低，在照片上的图像通常是黑影。）常用于对人体骨骼和内脏器官的疾病或损伤进行诊断和定位。现代的x射线断层成像(x—cT) 发明于20世纪70年代，是传统影像技术中最为成熟的成像模式之一，其速度已经快到可以对心脏实现动态成像。其缺点是医生要在病人接收剂量和片厚之间进行折衷选择，空间分辨率和对比度的还需进一步提高。 （2）核磁共振成像(MIR) 发展于20世纪70年代，到80年代才进入市场，这种成像设备具有在任意方向上的多切片成像、多参数和多核素成像、可实现整个空问的真三维数据采集、结构和功能成像，无放射性等优点。目前MRI的功能成像(fMRI) 是MIR设备应用的前沿领域，广泛应用于大脑功能性疾病的诊断,并为肿瘤等占位性病变提供功能信息。MRI 受到世人的广泛重视，其技术尚在迅速发展
过程中。 （3）核医学成像(NMI ) ，目前以单光子计算机断层成像(SPECT) 和正电子断层成像(PET) 为主，其基本原理是向人体注射放射性核素示踪剂，使带有放射性核素的示踪原子进入人体内要成像的脏器或组织通过测量其在人体内的分布来成像。NMI不仅可以提供静态图像，而且可提供动态图像。 （4）超声波成像(Ultrasonic Imaging ) ，属于非电离辐射的成像模态，以二维平面成像的功能为主，加上血液流动的彩色杜普勒超声成像功能在内，在市场上已经广泛使用。超声成像的缺点是图像对比度差、信噪比不好、图像的重复性依赖于操作人员。但是，它的动态实时成像能力是别的成像模式不可代替的 在目前的影像医疗诊断中，主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体．这往往需要借助医生的经验来判定。至于准确地确定病变体的空间位置、大小、几何形状及与周围 生物组织的空间关系，仅通过观察二维切片图象是很难实现的。因此，利用计算机图像处理技术对二维切片图象进行分析和处理。实现对人体器官，软组织和病变体的分割提取，三维重建和三维显示，可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分
医学图像处理单选题样题
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% % & : > 、 1、医学图像处理是对 A：CRR B：DORI C：MRI D：USA 成像方法及图像处理方法的研究。 。 2、PET A：正电子发射型计算机断层 B：单光子发射型计算机断层 C：磁共振扫描断层 D：多普勒超声技术 3、医学图像前处理包括对 A：光学显微成像的处理 B：电子显微镜图片处理 C：内窥镜图像处理 D：CT的成像方法的研究 - 4、医学图像后处理包括对 A：MRI成像方法的研究 B：医学影像设备所成像的处理与研究 C：USI成像方法的研究 D：CT的成像方法的研究 5、以下医学影像设备正确的是 A：PECT B：SPECT C：MIR D：SUI （ 6、DSA A：数字剪影血管造影 B：磁共振功能成像 C：磁共振血管造影 D：数字放射摄影 7、fMRI A：数字剪影血管造影 B：磁共振功能成像 C：磁共振血管造影 D：数字放射摄影 - 8、医学超声成像的优点 A：对比度高 B：图形的重复性不依赖于操作人员 C：对人体无辐射损伤 D：可对全身所有器官进行检查
9、CT成像的特点 A：全方位成像 ` B：分辨率差 C：组织重叠 D：可实现断层解剖学成像 10、核医学 成像的特点 A：无放射危害 B：分辨率高 C：功能性成像 D：主要实现断层解剖学成像 11、MRI成像的特点 A：使用造影剂 | B：利用声音回波 C：无电离辐射 D：只能横断面断层 12、哪一个不是医学影像成像 A：PET B：SPECT C：fMRI D：DSAT 13、现代医学影像技术的发展方向 A：数字向模拟方向发展 ~ B：组织形态学成像向功能性成像发展 C：由立体像平面方向发展 D：由融合向单一成像技术发展 14、医学图像可以分为哪两类 A：结构图像与局部图像 B：结构图像与功能图像 C：功能性成像与立体成像 D：静态图像与动态图像 ！ * 【 ~ ; 15、核医学成像主要是取决于 A：脏器或组织的血流与细胞功能 B：成像设备的磁场强度 C：成像设备的X射线强度 D：人体组织与器官的氢原子数含量 16、融合技术应用于医学成像的目的是 A：使两张图片更好的连接 B：同时显示功能性信息及解剖学位置 C：方便比较两张医学图片的对比度 ￥ D：实现断层解剖学成像的3D显示 17、分子影像学是 A：探测构成疾病基础的分子异常 B：详细观察体内分子的细微结构 C：研究人体内分子的发光特点 D：研究探针的运动轨迹 18、那种融合技术有应用价值
常用流行病学研究方法
常用流行病学研究方法 (一)概述 1、流行病学方法分类 流行病学研究方法总体分为观察法:包括描述流行病学与分析流行病学;实验法,也称实验流行病学;数理法,也称理论流行病学。 2、流行病学研究设计的基本内容 (1)查阅有关文献提出研究目的。 (2)根据研究Et的确定研究内容。 (3)结合具体条件选择研究方法。 (4)按照研究方法确定研究对象(要区别目标人群、源人群、研究对象之间的关系)。 (5)根据研究内容设计调查表格。 (6)控制研究过程,保证研究质量。 (7)理顺分析思路得出正确结论。 (二)描述流行病学 1、描述流行病学概念 描述流行病学(descriptive epidemiology)又称描述性研究。它就是将专门调查或常规记录所获得的资料,按照不同地区、不同时间与不同人群特征分组,以展示该人群中疾病或健康状况分布特点的一种观察性研究。专门调查有:现况研究、生态学研究、个案调查以及暴发调查;常规记录有:死亡报告、出生登记、出生缺陷监测、药物不良反应监测与疾病监测等。描述流行病学可以;①为病因研究提供线索;②掌握疾病与病因的分布状况,为疾病防制工作提供依据;③用来评价防制策略与措施的效果。 2、现况研究 又称横断面研究或患病率研究,就是描述性研究中应用最为广泛的一种方法。它就是在某一人群中。应用普查或抽样调查的方法收集特定时间内、特定人群中疾病、健康状况及有关因素的资料,并对资料的分布状况、疾病与因素的关系加以描述。所获得的描述性资料室在某一时点或一个短暂时间内收集到的,客观地反映了某时点人群健康、疾病的分布及其相关因素,因此现况调查的数据就是一个人群的现状,就是时间断面的数据。现况调查的因素与结果就是同时存在的,因此不能进行因果关系的推论。对于慢性病,尤其就是病程长的疾病最适合做现况调查。根据研究目的,现况研究可以采用普查也可以采用抽样调查。 (1)普查(census):在特定时间对特定范围内人群中的每一成员进行的调查。普查分为以了解人群中某病的患病率、健康状况等为目的的普查与以早期发现患者为目的的筛检。 (2)抽样调查(sampling survey) 1)抽样调查概念:按一定的比例从总体中随机抽取有代表性的一部分人(样本)进行调查,以样本统计量估计总体参数,称为抽样调查。样本代表性就是抽样调查能否成功的关键所在,而随机抽样与样本含量适当就是保证样本代表性的两个基本原则。 2)抽样方法:有单纯随机抽样,系统抽样,分层抽样,整群抽样,多级抽样等。 3)样本含量的估计:抽样研究中,样本所包含的研究对象的数量称为样本含量。样本含量适当就是抽样调查的基本原则。样本含量适当就是指将样本的随机误差控制在允许范围之内时所需的最小样本含量。样本含量计算方法包括分类变量资料样本含量的估计方法与数值变量资料样本含量的估计方法(具体请参阅有关教材)。 (三)分析流行病学 1、分析流行病学概念与分类分析流行病学(analytical epidemiology)也称分析性研究(analytical study),它就是进一步在有选择的人群中观察可疑病因与疾病与健康状况之
图像增强研究现状
在借鉴国外相对成熟理论体系和技术应用体系的条件下，国内的增强技术和应用也有了很大的发展。总体来说，图像增强技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和应用期4个阶段。初创期开始于20世纪60年代，当时的图像采用像素型光栅进行扫描显示，大多采用中、大型机对其进行处理。在这一时期由于图像存储成本高，处理设备造价高，因而其应用面很窄。20世纪70年代进入了发展期，开始大量采用中、大型机进行处理，图像处理也逐渐改用光栅扫描显示方式，特别是出现了CT和卫星遥感图像，对图像增强处理提出了一个更高的要求。到了20世纪80年代，图像增强技术进入普及期，此时的计算机已经能够承担起图形图像处理的任务。20世纪90年代进入了应用期，人们运用数字图像增强技术处理和分析遥感图像，以有效地进行资源和矿藏的勘探、调查、农业和城市的土地规划、作物估产、气象预报、灾害及军事目标的监视等。在生物医学工程方面，运用图像增强技术对X 射线图像、超声图像和生物切片显微图像等进行处理，提高图像的清晰度和分辨率。在工业和工程方面，主要应用于无损探伤、质量检测和过程自动控制等方面。在公共安全方面，人像、指纹及其他痕迹的处理和识别，以及交通监控、事故分析等都在不同程度上使用了图像增强技术。图像增强是图像处理的重要组成部分，传统的图像增强方法对于改善图像质量发挥了极其重要的作用。随着对图像技术研究的不断深入和发展，新的图像增强方法不断出现。例如一些学者将模糊映射理论引入到图像增强算法中，提出了包括模糊松弛、模糊熵、模糊类等增强算法来解决增强算法中映射函数选择问题，并且随着交互式图像增强技术的应用，可以主观控制图像增强效果。同时利用直方图均衡技术的图像增强也有许多新的进展：例如提出了多层直方图结合亮度保持的均衡算法、动态分层直方图均衡算法。这些算法通过分割图像，然后在子层图像内做均衡处理，较好地解决了直方图均衡过程中的对比度过拉伸问题，并且可以控制子层灰度映射范围，增强效果较好。 20世纪20年代图片第一次通过海底电缆从伦敦传往纽约。当时人们通过字符模拟得到中间色调的方法来还原图像。早期的图像增强技术往往涉及硬件参数的设置，如打印过程的选择和亮度等级的分布等问题。在1921年年底提出了一种基于光学还原的新技术。在这一时期由于引入了一种用编码图像纸带去调制光束达到调节底片感光程度的方法，使灰度等级从5个灰度级增加到15个灰度等级，这种方法明显改善了图像复原的效果。到20世纪60年代早期第一台可以执行数字图像处理任务的大型计算机制造出来了，这标志着利用计算机技术处理数字图像时代的到来。1964年，研究人员在美国喷气推进实验室(JPL)里使用计算机以及其它硬件设备，采用几何校正、灰度变换、去噪声、傅里叶变换以及二维线性滤波等增强方法对航天探测器“徘徊者7号”发回的几千张月球照片进行处理，同时他们也考虑太阳位置和月球环境的影响，最终成功地绘制出了月球表面地图。随后他们又对1965年“徘徊者8号”发回地球的几万张照片进行了较为复杂的数字图像处理，使图像质量进一步提高。这些成绩不仅引起世界许多有关方面的注意而且JPL本身也更加重视对数字图像处理地研究和设备的改进，并专门成立了图像处理实验室IPL。在IPL里成功的对后来探测飞船发回的几十万张照片进行了更为复杂的图像处理，最终获得了月球的地形图、彩色图以及全景镶嵌图。从此数字图像增强技术走进了航空航天领域。 20世纪60年代末和20世纪70年代初有学者开始将图像增强技术用于医学图像、地球遥感监测和天文学等领域。X射线是最早用于成像的电磁辐射源之一，在1895年X射线由伦琴发现。20世纪70年代Godfrey N. Hounsfield先生和Allan M. Cormack教授共同发明计算机轴向断层技术：一个检测器围绕病人，并用X射线源绕着物体旋转。X射线穿过身体并由位于对面环中的相应检测器收集起来。其原理是用感知的数据去重建切片图像。当物体沿垂直于检测器的方向运动时就产生一系列的切片，这些切片组成了物体内部的再现图像。到了20
流行病学基本概念及调查研究方法资料整理
流行病学的基本概念及研究方法 第一部分流行病学基本概念 一、流行病学的定义及其诠释 流行病学是研究人群中疾病与健康状况的分布及其影响因素，并研究防制疾病及促进健康的策略和措施的科学。 研究对象：人群 研究内容：疾病、伤害、健康 研究任务及工作深度：揭示现象、找出原因、提供措施 研究基本方法：观察法、实验法、数理法 二、流行病学研究的特征 1、群体特征； 2、以分布为起点的特征； 3、对比的特征； 4、概率统计的特征； 5、社会医学的特征； 6、预防为主的特征 三、常用疾病频率测量指标 1、发病指标：发病率、罹患率、续发率 2、死亡指标：死亡率、病死率、生存率 3、疾病负担指标：患病率、感染率、潜在减寿年数、伤残调整寿命年 四、疾病流行强度术语 1、散发； 2、爆发； 3、流行与大流行 五、流行病学中联系强度的概念及意义 1、相对危险度（RR值）； 2、归因危险度（AR）； 3、人群归因危险度（PAR）； 4、比值比（OR值）； 5、归因危险度百分比（AR%）； 6、人群归因危险度百分比（PAR%）； 7、标准化死亡比（SMR）
第二部分流行病学研究方法 一、流行病学研究方法的特点 流行病学研究方法是一种独特的宏观方法，是揉和了社会学和统计学的一种医学调查分析方法。它以医学知识为依据，利用观察和询问等手段来调查人群的疾病和健康状况，做出频率及分布的归纳、综合和分析，对结果给以恰当的解释，最后得出结论。是一种科学研究方法。 流行病学研究方法的特点表现为：（1）从人群的各种分布现象入手，将分布作为研究一切健康问题的起点； （2）具有相当的社会学调查和分析的成分； （3）贯穿着卫生统计学的思路、观点和手段（包括大数量的观点、概率的观点、对比分析、定量与定性相结合的分析判断）； （4）依靠严密的逻辑思维、医学生物学上的合理性与统计学上的可能解释性对流行病学结果进行综合判断。 二、流行病学研究方法的分类 流行病学研究方法类型见表1和表2。表1中是按设计类型划分的、常用的各种流行病学方法，它们是流行病学方法的主要部分和核心。表2是按实际工作性质和任务划分流行病学方法的类别，并非方法学的分类，只是表明在实际工作中的几种调研任务，这样划分便于了解和认识流行病学方法的全貌。这两方面的调研方法之间有密切联系和相互交织之处。例如，一次质量好的爆发调查中除横断面研究外，往往还可包含小规模的病例对照研究等。 表1流行病学研究方法（按设计类型 （3）生态学研究（相关研究） （4）探索性病例对照研究 （5）验证性病例对照研究 分析性研究（6）同时性队列研究 （7）历史性队列研究实验性研究（8）干预实验 理论性研究（9）流行病学模型研究表2流行病学研究方法（按工作性质分类） 病例（病家）调查 传染病 爆发调查 非传染病 现况调查 专题流行病学调查 动态观察
医学图像的分割
第六章医学图像分割 医学图像分割是医学图像处理和分析的关键步骤，也是其它高级医学图像分析和解释系统的核心组成部分。医学图像的分割为目标分离、特征提取和参数的定量测量提供了基础和前提条件，使得更高层的医学图像理解和诊断成为可能。本章首先对医学图像分割的意义、概念、分类及其研究现状进行了概述,然后分别对基于阈值、基于边缘、基于区域和基于模式识别原理的各种常见医学图像分割方法作了详尽而系统的介绍，接着在对图像分割过程中经常用到的二值图像数学形态学基本运算作了简单叙述之后，较为详细地讨论了医学图像分割效果和分割算法性能的常用评价方法。 第一节医学图像分割的意义、概念、分类和研究现状 医学图像分割在医学研究、临床诊断、病理分析、手术计划、影像信息处理、计算机辅助手术等医学研究与实践领域中有着广泛的应用和研究价值，具体表现为以下几个方面：(1) 用于感兴趣区域提取，便于医学图像的分析和识别。如不同形式或来源的医学图像配准与融合，解剖结构的定量度量、细胞的识别与计数、器官的运动跟踪及同步等；(2)用于人体器官、组织或病灶的尺寸、体积或容积的测量。在治疗前后进行相关影像学指标的定量测量和分析，将有助于医生诊断、随访或修订对病人的治疗方案； (3)用于医学图像的三维重建和可视化。这有助于外科手术方案的制定和仿真、解剖教学参考及放疗计划中的三维定位等；(4)用于在保持关键信息的前提下进行数据压缩和传输。这在远程医疗中对实现医学图像的高效传输具有重要的价值；(5)用于基于内容的医学图像数据库检索研究。通过建立医学图像数据库，可对医学图像数据进行语义学意义上的存取和查找。 所谓医学图像分割，就是根据医学图像的某种相似性特征（如亮度、颜色、纹理、面积、形状、位置、局部统计特征或频谱特征等）将医学图像划分为若干个互不相交的“连通”的区域的过程，相关特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同，也就是说在区域边界上的像素存在某种不连续性。一般说来，有意义的图像分割结果中至少存在一个包含感兴趣目标的区域。
数字图像的频域增强论文
数字图像处理结课作业 --数字图像频域增强方法 及在matlab中的实现数字图像的频域增强
摘要：图像增强处理技术是图像处理领域中一项基本的，也是很重要的技术，一直是图像处理领域中不可回避的研究课题。因为一幅图像总是可能受到各种因素的干扰影响，造成图像质量的下降。图像增强包含两个方面内容：一是消除噪声，二是增强(或保护)图像特征。对图像恰当增强，能使图像去噪的同时特征得到较好保护，使图像更加清晰明显，从而提供给我们准确的信息。常用的图像增强技术各有其特点和效果。 论文在介绍图像频域增强原理的基础上，在频域内通过对Butterworth低通滤波器增强方法进了研究，介绍了相关的理论和数学模型，并给利用MATLAB工具进行实现。通过各种滤波后图像比较，实验证明在质量较差的图像中，选择不同的滤波算法对图像的增强在准确性上均有不同。 关键词：图像增强；Butterworth低通滤波器；MATLAB
1．频域图像增强的目的、意义及主要内容 1.1频域图像增强技术的目的： 分析几种频域图像增强方法,并能够用频域法进行图像增强,通过形态学方法进行图像特征抽取和分析。熟练的运用MATLAB,掌握修改图像的傅里叶变换来实现图像的增强技术。 1.2频域图形增强技术的意义： 图像增强是图像处理中用来消除原始图像边缘模糊、对比度差等缺点的常用技术,它需要解决的问题包括边缘增强、噪声的滤除、高斯噪声的平滑和细节的保护等等。本论文主要是针对整体偏暗图像而提出的图像增强的方法。对于整体偏暗的图像,我们可以用直方图均衡化来调节图像的灰度分布,使图像变亮。此外,为了进一步提高图像的视觉效果,即解决包括边缘增强、噪声滤除等问题,我们还可以用频域图像增强方法（高通滤波器和低通滤波器）来处理,因为高通滤波器可以突出图像边缘,增强有用信息,使图像更加清晰,而低通滤波器可以平滑去噪,抑制无用信息,从而提高图像成分的可分辨性。 1.3主要内容
图像分割技术在医学图像处理中的应用研究
２００７年３月第期 ３ＴＡＩＹＵ ＡＮＳＣＩ－ＴＥＣＨ 图像分割是指将图像分割成各具特征的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程，是图像处理到图像分析的关键步骤。在医学领域中，图像分割常常用于病变区域提取，特定组织测量以及实现三维重建研究，因此研究图像分割技术在医学图像处理过程中具有十分重要的意义。 １基于区域的分割方法 基于区域的分割方法是利用区域内的特征的相 似性把图像划分为一系列有意义的区域。 １．１阈值法 阈值法是一种最常用的并行区域技术，阈值是 用于区分不同目标的灰度值。阈值分割方法的结果依赖于阈值的选取，确定阈值是阈值分割的关键，阈值分割实质上就是按照某个准则求出最佳阈值的过程。 阈值法的优点是计算简单、运算速度快，特别是不同物体或结构之间有较大的强度对比时，能够得到很好的分割效果，此分割方法通常是交互式的，由于阈值法能实现实时操作，所以它更易于建立在用户视觉估计的基础上。 阈值法的缺陷是：最简单形式的阈值法只能产 生二值图像来区分两个不同的类别。此外，阈值法在考虑像素本身灰度值的同时并不考虑图像的空间分布，这样其分割结果就对噪声很敏感。针对它的不足，一些学者提出了许多经典的算法，如局部阈值、模糊阈值，随机阈值等方法。阈值分割对于 ＣＴ图像的效果较好，但在选取阈值时需要用户依 经验判断，或者先做多次尝试性分割后再对阈值进行调整，直至用户满意为止。Ｋｉｍ等用多次阈值分割法检测螺旋ＣＴ图像中的肺结性病变，共检测了 ２４例病人的８２７张图像，检测结果灵敏度为９６％， 并且没有出现假阳性结果［１］。 １．２区域生长法 区域生长法是根据预先定义的标准，提取图像 中相连接的区域的一种分割方法。采用区域生长法的关键在于种子点的位置选择、生长准则和生长顺序。 区域生长法对面积不大的区域进行分割时，效果显著，如果对面积较大的区域进行分割，则计算速度就会减慢。另外，对于图像中不相邻而灰度值相同或相近的区域，不能一次分割出来，只能一次分割一个区域。 ２基于边界的分割方法 基于边界的分割方法是利用不同区域间像素灰 度不连续的特点检测出区域间的边缘，从而实现图像分割。根据边缘检测方法的不同，通常把边缘检测方法分成串行边缘检测和并行边缘检测两大类。 ２．１串行边缘检测法 串行边缘检测法首先要检测出一个边缘起始 点，然后根据某种相似性准则寻找与前一点同类的 边缘点，这种确定后续相似点的方法称为跟踪。根据跟踪方法的不同，这种串行边缘检测方法又可分为轮廓跟踪、光棚跟踪和全向跟踪３种。 图像分割技术在医学图像处理中的 应用研究 马春梅１，刘贵如２，王陆林３ 文章编号：１００６－４８７７（２００７）０３－００６４－０２ 收稿日期：２００７－０１－１９；修回日期：２００７－０２－１０ 作者简介：马春梅（１９７８－），女，山西朔州人。２００５年９月就 读于山西大学，攻读硕士学位，助教。 （１．山西忻州师范学院数学系，山西 忻州 ０３４０００；２．云南师范大学计算机科学与信息技术学院，云南 昆明６５００９２； ３．西南交通大学，四川 成都 ６１００３１） 摘 要：图像分割是图像处理、图像分析的关键步骤，而医 学图像分割是图像分割的一个重要的应用领域，也是一个经典难题。从应用的特定角度，论述了医学图像处理中图像分割的几种算法，对近年来医学图像分割的新方法或改进算法进行了阐述，并简要介绍了每种算法的特点及应用。关键词：图像分割；医学图像处理；边缘检测中图分类号：ＴＰ３９１．４１ 文献标识码：Ａ 应用技术
基于matlab的图像增强方法研究 开题报告
毕业设计(论文)开题报告 学生姓名：学号： 专业： 设计(论文)题目：基于matlab的图像增强方法研究 指导教师： 年月日
开题报告填写要求 1．开题报告（含“文献综述”）作为毕业设计（论文）答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。此报告应在指导教师指导下，由学生在毕业设计（论文）工作前期内完成，经指导教师签署意见及所在系审查后生效； 2．开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式打印，禁止打印在其它纸上后剪贴，完成后应及时交给指导教师签署意见； 3．“文献综述”应按论文的格式成文，并直接书写（或打印）在本开题报告第一栏目内，学生写文献综述的参考文献应不少于10篇（不包括辞典、手册）； 4．有关年月日等日期的填写，应当按照国标GB/T7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求，一律用阿拉伯数字书写。如“2002年4月26日”或“2002-04-26”。
毕业设计（论文）开题报告 1．结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写2000字左右的文献综述： 文献综述 1.1课题研究的目的和意义 图像作为自然界景物的客观反映，是人类感知世界的视觉基础，也是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。据统计，人类获得的信息大约75%是以图像的形式，通过视觉系统获得的。图像时人类重要的信息源，“百闻不如一见”、“眼见为实”即时图像对于人类重要性的简明概括。[1] 图像是物体透射或反射的光信息，通过人的视觉系统接受后，在大脑中形成的印象或认识，是自然景物的客观反映。一般来说，凡是能为人类视觉系统所感知的有形信息，或人们心目中的有形想象都统称为图像。图像作为一种有效的信息载体，是人类获取和交换信息的主要来源。实践表明，人类感知的外界信息，80%以上是通过视觉得到的。 然而，在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降，即图像失真。在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮；光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。所谓图像处理，就是通过某些数学运算对图像信息进行加工和处理，以满足人的视觉心理和实际应用需求[2]。图像增强是图像处理的一个重要环节，在整个图像处理过程中起着承前启后的重要作用。 随着图像处理设备性能的不断提高以及图像数字化和图像显示设备的普及化和低价化，人们对图像质量的要求越来越高。而图像质量的含义[3]包括两个方面的内容，即图像的保真度（Fidelity）和理解度（Intelligibility）。保真度是指被评价图像与标准图像的偏离程度，两者属于同一个映像，只是由于传输和处理等原因造成了偏差，因此保真度往往指的是图像细节方面的差异。理解度表示图像能向人或机器提供信息的能力，其中主要包括清晰度和美感等，因此，理解度通常指的是图像整体和细节的总体概念。