正文医学多值图像去噪技术的研究及其实现
30页1、引言医学影像技术是现代医学中重要的组成部分,并且已经成为医学技术中发展最快的领域之一。它主要包括医学成像显示技术、医学图像分析处理技术和医学图像压缩传输技术三个主要方向。它的主要作用是:采集病人身体病变部位的信息并存储为相应的图像,通过对这些图像信息作进一步的分析、诊断,更加清晰、详细地获得和掌握病人的病情,从而可以更好地对病人开展进一步的治疗。保留的图像信息还可以作为日后诊断的参考。现代医学影像技术也已经使得远程医疗成为可能,极大地方便了病人和医生的沟通。传统的医学成像技术是以物理学和现代电子计算机技术为基础的,就成像机理而论主要包括:投影 X 射线成像、X 射线计算机断层成像、超声成像、放射性核素成像、磁共振成像、红外线成像等。随着计算机技术的进一步发展,基于信息摄影的三维成像技术也得到日益广泛的应用,从而进一步提升了医学诊断技术的清晰性和准确性。以数字图像处理技术和计算机技术为依托,医学图像的分析和处理是医学影像技术中极为重要的一个环节,它是使医生获得病人病情可靠信息的重要保证,也是医生开展进一步治疗的必要条件。对医学图像的分析处理主要包括:图像的预处理、特征提取、图像分割、图像
2、配准、图像融合、纹理分析和伪彩色处理等。医学影像技术与数字图像处理技术是密不可分的,图 1 画出了医学图像分析处理的流程示意图: 预处理图像分割特征提取多视处理?配 准融 合伪彩色和二维显示匹配估测重 建三维显示是否图1 医学图像分析处理的基本流程在这个流程图中每个环节都是应用数字图像处理的理论和技术完成的,只是在处理过程中有时还需考虑到医学图像本身重要的特征。从医学图像分析处理的基本流程图中我们可以看到,图像的预处理环节在整个医学图像处理中处于第一处理环节,从不同成像仪得到的医学图像都存在着不同程度的噪声和干扰,这些噪声的存在势必影响对图像的进一步分析,图像的预处理结果直接关系着图像的质量及对后面处理环节的影响,因此,图像的预处理环节在整个医学图像分析处理中起着举足轻重的作用,所以在这一环节需要考虑使用相关的数字图像滤波方法将含在图像中的噪声滤除掉,从而为后面的分析打下良好的基础。在好的图像滤波算法下,图像预处理的结果就可以为医生分析图像提供良好的视觉环境本课题通过基于模糊熵的医学多值图像去噪滤波方法对医学图像进行去噪处理,以提高图像的对比度和清晰度来改善图像的质量,为医生诊断病人信
3、息提供帮助,提高诊断的准确性。1绪论1.1 研究究医学图像去噪方法的意义医学图像由于不同的成像机理,得到的初始图像中都含有大量的不同性质的噪声,这些噪声的存在影响了人们对医学图像的观察,干扰了人们对图像信息的理解。噪声严重时候,图像几乎产生变形,更使得图像失去了存储信息的本质意义。因此对图像进行去噪处理,是正确识别图像信息的必要保证。除了能提高视觉识别信息的准确性,图像去噪的意义还在于它是对图像作进一步处理的可靠保证。如果对一幅含有噪声的医学图像进行特征提取、配准或者图像融合等处理其结果肯定不能令人满意。特别是对于医学图像处理来说,必须要求每一步有尽可能的准确性和可靠性。所以医学图像去噪是必需的,其意义如下: (1)虽然医学图像去噪技术是以一般数字图像处理技术为基础,但是医学图像本身具有自己的一些鲜明特征,这些特征正是医学图像所含有的特殊信息。在对医学图像进行去噪处理的时候必须尽可能地保留这些特征,这就需要我们研究新的算法,并且使得这些新算法在保留一般数字图像去噪性能的基础上还能满足医学图像去噪的特殊要求。(2)在医学图像去噪领域,传统方法呈百花齐放之态,但是这些方法并非十全十美,主要
4、表现在去噪的同时对图像细节的丢失。因此进一步研究新的去噪方法或者完善已有的算法意义依然重大。(3)不同算法都有着不同的数学理论基础,对图像去噪的效果也表现不同。探求它们的内部机理,寻求相应的关系,研究不同算法之间如何取长补短,以达到更好的去噪效果,也是很有意义的。(4)研究图像去噪的同时对医学图像其他处理环节性能的提升也有着促进意义。1.2 研究现状现在社会的各个领域对图像处理的技术都有了很好的发展,而且也取得不错的成绩,特别在医学方面以及摄影领域都有长足的进步,由于图像处理在摄影领域的介入,使得传统摄影人将面临新的挑战。因为过去受到传统材料与器材的限制,我国传统的摄影人多数都精于前期摄影而疏于后期处理,并且心安理得地将摄影称为“遗憾的艺术”。现在面对着既懂摄影又通晓后期处理的新一代摄影人,传统摄影作品首先在技术质量上受到挑战:传统扩印与放大的照片在黑白场控制、色彩表现、影调与层次分配上已经明显不如数字处理后的照片。受到传统观念与技术条件的束缚,传统照片的表现方法也比较单一,缺乏足够的视觉冲击力。数字摄影是摄影技术上的一次革命,并且数字摄影独有的优势使得传统摄影不得不面临淘汰的威胁,而
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