基于X-射線影像的手指骨圖像增強算法研究.pdf

1、骨發(fā)育成熟度(骨齡)自動評判技術(shù)的出現(xiàn)得益于現(xiàn)代圖像處理技術(shù)和模式識別技術(shù)的發(fā)展.骨齡指標在預(yù)防醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)和體育科學(xué)等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用,并且日益受到關(guān)注.由于準確性和客觀性的要求,世界各國均大力發(fā)展本國的骨齡自動評判系統(tǒng),近年來更是取得了長足的進步,得到了大量喜人的技術(shù)突破.骨齡識別大致可以分為四個階段:手骨圖像的預(yù)處理、圖像的增強、圖像特征的提取和圖像特征匹配.要該文中,我們有針對性的對骨齡評價的前兩個階段進行了算法研究,提出了

2、自己的研究觀點,并且致力開發(fā)出骨齡評判的自動評價系統(tǒng).該文針對骨齡系統(tǒng)的圖像增強環(huán)節(jié)進行了初步的探索性研究,涉及了許多圖像處理的基本問題,包括圖像的濾波、圖像的增強、圖像的傅里葉變換、圖像的Radon變換、圖像的小波變換和圖像的Curvelet變換等.在該文中,主要的工作和貢獻有:1.提出并實現(xiàn)了一個基于頻域濾波的同態(tài)濾波器.在實現(xiàn)過程中,我們綜合了頻域低通濾波器和頻域高通濾波器的特點,對同態(tài)濾波器進行了改進,并且從"振鈴效應(yīng)"、"圖像

3、模糊程度"和"噪聲平滑效果"這三個方面與其他的經(jīng)典濾波器進行了比較,取得了較好的效果.2.針對圖像的特點,我們通過分析選擇使用了Curvelet的方法進行圖像增強.首先,我們分析了原來Radon離散算法的一些不足,它會由于采樣的不足導(dǎo)致圖像重建以后在某些邊緣出現(xiàn)"環(huán)繞現(xiàn)象".對此,我們提出了改進方法,即首先對其進行圖像沿展,再進行計算,最后在重建之后的圖像中進行截取,得到所需圖像.3.改進了原來的修改Curvelet系數(shù)的算法.對于原來