數(shù)字胸片中的關(guān)鍵圖像處理技術(shù)研究.pdf

1、本論文主要研究了數(shù)字胸片中的幾個關(guān)鍵圖像處理技術(shù),包括數(shù)字胸片圖像分割、去噪和增強.對于胸片圖像中肺部區(qū)域的分割,本文從經(jīng)典的單閾值分割算法入手,在用自動確定類數(shù)的多閾值分割方法研究了肺部區(qū)域的灰度分布后,根據(jù)肺部區(qū)域的空間坐標(biāo)位置關(guān)系,提出了基于灰度補償?shù)拇箝撝捣指钏惴?對于胸片圖像中的肋骨區(qū)域分割,充分考慮肋骨區(qū)域具有局部高亮度的特點,用高斯平滑后的圖像作為閾值曲面,取得了良好的效果,進一步地,用一個等價的局部均值作為閾值曲面,提高

2、了運算速度.本文用小波分析的方法對數(shù)字胸片圖像去噪和圖像增強進行了研究.在深入分析和研究了小波模極大值重構(gòu)、相位濾波器和Lipschitz指數(shù)的基礎(chǔ)上,本文對Mallat的小波模極大值去噪方法進行了改進,用相位濾波器和Lipschitz指數(shù)選取重構(gòu)的系數(shù),重構(gòu)的結(jié)果在去噪的同時保持了圖像中的細節(jié)信息.反銳化掩模是醫(yī)學(xué)圖像增強中使用最普遍的一種方法,本文給出其在小波域內(nèi)的等價表示.根據(jù)視覺生理心理學(xué)原理,具體的增益系數(shù)由圖像的背景灰度確定