二維醫(yī)學(xué)圖像預(yù)處理及三維重建算法研究.pdf

1、本課題就醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域中的醫(yī)療圖像三維重建問題做了較為系統(tǒng)的分析探討,并對其中幾個熱點(diǎn)問題進(jìn)行了深入的研究.傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像濾波方法,在濾除圖像噪聲的同時,往往會使圖像的邊緣和細(xì)節(jié)受到損害.本文提出了一種基于模糊理論的平滑濾波算法,該算法既能有效地濾除圖像中的噪聲,又能很好地保持圖像的邊緣及細(xì)節(jié),并且處理速度快.由于人體相鄰組織對光、電、磁等的反射、透射或吸收作用的差別有時不太明顯,這就使得醫(yī)療成像設(shè)備生成的灰度圖像對比度較小,從而影響

2、圖像的視覺效果.常規(guī)直方圖均衡算法在一定程度上解決了這一問題,然而經(jīng)常規(guī)直方圖均衡處理過的圖像在高灰度區(qū)會出現(xiàn)過亮現(xiàn)象.本文提出一種適合醫(yī)學(xué)圖像處理的不完全直方圖均衡算法,很好地克服了常規(guī)直方圖均衡算法的不足.在圖像的邊緣檢測和輪廓提取算法中,先對圖像進(jìn)行二值化,再利用梯度算子提取邊緣及輪廓是一種常用的算法.本文發(fā)展了這一算法,提出了一種基于灰度直方圖的多閾值分段單值化,然后再利用梯度算子進(jìn)行提取圖像邊緣及輪廓的算法,取得了很好的效果.

3、提出了一種基于模糊理論的圖像分割方法,使用本文提出的分割方法可以從原始圖像中提取感興趣的某特定組織的較為完整的圖像.Marching Cube算法是一種基于體素的表面重建算法,但由于立方體表面二義性的存在,表面重建時會造成錯誤的連接或是出現(xiàn)層間空洞.為此本文提出了一種基于雙立方體體素的表面重建算法-Double Marching Cube算法,該算法很好地克服了Marching Cube算法的不足之處.本文提出來的算法均以VC++為編程