醫(yī)學(xué)數(shù)字X光透視圖像增強(qiáng)技術(shù)研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)X光圖像是臨床診斷的重要依據(jù)和信息來源。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)放射技術(shù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合，X光影像數(shù)字化，為X光圖像的后處理提供了有利條件。
　　 由于人體結(jié)構(gòu)和組織的復(fù)雜性以及成像設(shè)備、環(huán)境等因素的影響，X光成像效果欠佳--對(duì)比度低，邊緣細(xì)節(jié)模糊且伴有較為明顯的噪聲，不利于醫(yī)生對(duì)病灶的定位與診斷。醫(yī)學(xué)圖像需通過數(shù)字圖像處理手段對(duì)其增強(qiáng)后方能達(dá)到較好的圖像效果，提高診斷效率和正確性。
　　 本文針對(duì)醫(yī)學(xué)X光透視圖像

2、，在分析圖像特點(diǎn)與噪聲性質(zhì)的基礎(chǔ)上，學(xué)習(xí)傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)X光透視圖像處理技術(shù)并對(duì)算法實(shí)現(xiàn)、分析和改進(jìn)，以期達(dá)到更好的增強(qiáng)效果。研究重點(diǎn)分兩部分：圖像對(duì)比度增強(qiáng)和邊緣細(xì)節(jié)增強(qiáng)。對(duì)比度增強(qiáng)部分著重研究基于直方圖的增強(qiáng)算法。邊緣細(xì)節(jié)增強(qiáng)的重點(diǎn)在于自適應(yīng)的局部增強(qiáng)算法。
　　 在之前的理論實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上提出適應(yīng)于醫(yī)學(xué)X光圖像的算法，包括1）基于人眼視覺特性的多尺度圖像增強(qiáng)算法；2）適合醫(yī)學(xué)X光透視圖像的直方圖改進(jìn)算法。實(shí)驗(yàn)證明，兩種算法在X光透視圖