醫(yī)學圖像處理與識別方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、醫(yī)學圖像處理與識別方法的研究具有顯而易見的重要理論意義和實用價值。本文對人體甲狀腺等CT圖片進行了分割、融合與識別方法的研究,以實現(xiàn)人體圖像的計算機輔助診斷,為醫(yī)生的臨床診治提供一定的參考與幫助。
　　首先,對人體甲狀腺圖像進行了直方圖修正、去噪和銳化等預處理,使得圖像便于機器描述和分析。
　　其次,在對圖像分割基本原理和常用算法分析研究的基礎上,針對人體甲狀腺等圖像的特點,提出了一個改進的基于前景與背景比例的迭代閾值分割算

2、法:首先使用Sobel算子8個方向模板對圖像進行邊緣檢測;然后設定初始閾值,并將前景與背景的比例作為權值進行閾值迭代;最后將迭代結果作為最終閾值進行圖像分割。
　　然后,分析研究了圖像融合的原理和常用方法,針對人體圖像分析及處理的需要,給出了一種將閾值分割圖像與邊緣檢測圖像相結合的圖像融合算法,得到便于人和計算機描述的細節(jié)信息豐富且邊緣光滑的融合圖像,為醫(yī)生對病人的確診提供了幫助。
　　最后,在對人體甲狀腺CT圖像進行分析研

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