醫(yī)學圖像層間插值方法研究.pdf

1、插值是圖像三維重建的必要步驟，從圖像的生成到后處理均涉及到插值問題。一般，醫(yī)學圖像的層間分辨率比層內(nèi)分辨率小很多，故可通過對圖像進行層間插值來提高圖像的層間分辨率，從而將非等分辨率的原始數(shù)據(jù)經(jīng)圖像插值轉化為等分辨率的數(shù)據(jù)。現(xiàn)有的圖像插值方法雖然種類較多，但在進行醫(yī)學斷層圖像插值時，很多方法并不能兼顧圖像灰度和目標形狀的變化，且計算過程過于復雜。因此，在醫(yī)學圖像三維重建過程中，尋找高效和適用性廣泛的插值算法是一項基礎而重要的工作。本文將醫(yī)

2、學圖像層間插值算法分為基于灰度、基于對象和基于小波三類進行系統(tǒng)地分析和討論。
　　論文首先介紹了醫(yī)學圖像的預處理方法包括去噪、直方圖均衡化及圖像銳化等，隨后從理想 sinc插值函數(shù)開始討論了基于灰度的插值方法，分析并實現(xiàn)了線性插值、cubic插值及Lagrange多項式插值等算法，接著進一步研究了基于形狀的插值方法并進行實現(xiàn)，最后使用同一組數(shù)據(jù)對上述算法進行驗證和比較。
　　論文重點討論了基于小波的插值方法，因為小波具有多分

3、辨率特性，將小波變換和多項式結合起來，可以實現(xiàn)對圖像在不同尺度上進行處理。論文提出了一種基于小波-多項式的插值算法，選擇的多項式是Lagrange多項式和多尺度高斯函數(shù)。首先對原圖像進行小波變換，再通過對不同尺度的子圖像使用不同的插值核得到待插值圖像的子圖像，最后經(jīng)過小波反變換得到最終的插值圖像。與線性插值方法、cubic插值方法相比，本論文提出的算法得到的插值圖像質量有所提高，計算誤差有所降低，可有效用于醫(yī)學圖像目標組織的三維重建。<