X光图像快速增强算法研究报告
工业射线图像增强技术研究开题报告
毕业设计开题报告1.结合毕业论文情况,根据所查阅的文献资料,撰写2000字左右的文献综述:文献综述一、课题研究背景、目的及意义X射线通常是物质在发生微观变化时,发射出的一种看不见的光。
它是一种波长很短的电磁波,波长大约从10微米~0.1微米. 自1895年X射线被著名的物理学家伦琴发现以来,经过一个多世纪的发展,对X射线的研究日趋完善,在军事、医疗卫生、科学及工农业各方面有着广泛的应用。
由于X 射线对材料具有一定的穿透能力及其在穿透材料的过程中不同物质和不同物体结构对射线衰减程度各不相同,最终在荧光屏或者胶片上形成灰度不同,具有一定对比度的图像,工业上利用此特点对零部件进行无损检测,使被测工件的缺陷通过图像显现出来,以判断工件内部的缺陷及完整性。
然而在射线无损检测系统中 ,产生的射线图像经常会受到量子和起伏噪声等因素的影响 ,造成图像信号弱、信噪比低、对比度差、清晰度低。
当根据射线图像对被检测构件进行分析和评价时 ,图像增强是一步很重要的前期处理工作 , 关系到是否能获得清晰的物体内部结构图像 ,直接影响到评判构件质量是否合格的结果[1]。
对射线图像进行增强的目的是提高图像对比度及分辨率,获得更好的被测工件的内部结构图像,为工件的质量把关。
近年来,随着电子计算机技术的进步,计算机图像处理得到了飞跃的发展,己经成功的应用于几乎所有与成像有关的领域,并正发挥着相当重要的作用[2]。
它利用计算机对数字图像进行系列操作,从而获得某种预期的结果。
图像增强作为一大类图像处理技术,是相对于图像识别,图像理解的一种前期处理。
在图像信号的采集、输入等过程中由于器械灵敏度或是外界噪声等原因导致图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题,这类问题称为“质量问题”[3]。
图像增强的主要目标是改善图像的质量,采用某种特殊的技术来突出毕业设计开题报告2.本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段(途径):本课题要研究的是工业射线图像增强技术。
医学影像处理中的图像增强方法研究
医学影像处理中的图像增强方法研究引言:医学影像处理在现代医学诊断和疾病治疗中扮演着重要的角色。
然而,医学影像的质量往往受到多种因素的限制,例如噪声、低对比度、模糊等。
因此,图像增强方法在医学影像处理中得到广泛应用,能够提高图像的可视化效果,并帮助医生更准确地进行诊断和治疗。
本文将重点介绍医学影像处理中常用的图像增强方法,并讨论它们的优劣以及适用场景。
一、直方图均衡化方法直方图均衡化是最常用的图像增强方法之一。
其基本原理是通过对图像灰度直方图进行变换,增加图像的对比度,并使得图像中各个灰度级别均匀分布。
直方图均衡化方法简单易实现,效果显著。
然而,在医学图像处理中,直方图均衡化方法常常会引入过多的噪声和伪影。
这是因为医学影像中包含了丰富的细节和微小结构,对于这些特征的处理需要更加细致和精确的方法。
二、滤波方法滤波方法是医学影像处理中常用的图像增强方法之一。
滤波技术通过对图像进行平滑或锐化处理,去除噪声和增强图像的细节。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波是一种简单的平滑方法,通过计算图像中像素的均值来更新像素值。
中值滤波则通过计算像素的中值来更新像素值,可以有效降低椒盐噪声的影响。
高斯滤波则通过滑动窗口计算像素的加权平均值,能够平衡平滑和边缘保留之间的权衡。
尽管滤波方法可以在一定程度上改善图像的质量,但对于医学影像处理来说,滤波方法有时会降低图像的细节和边缘信息,从而影响医生对病灶的诊断。
三、多尺度方法随着计算机技术的进步,多尺度方法在医学影像处理中得到了广泛的应用。
多尺度方法通过对图像进行分解和重构,提取不同尺度的特征信息,并进行增强。
例如,小波变换是一种常用的多尺度方法,通过对图像进行分解和重构,可以提取不同频率的信息,从而增强图像的细节和边缘。
小波变换具有良好的尺度特性和局部性质,能够有效地处理医学图像中的噪声和模糊。
此外,小波变换还可以结合其他图像增强方法,如直方图均衡化和滤波方法,进一步改善医学图像的质量。
医学图像增强处理的方法与研究
生成对抗网络(GANs)及其变体在医学图像增强中表现出强大的能 力,能够生成高质量的增强图像。
03
基于深度学习的医学图像增强方法在处理多模态医学图像时具有优势, 能够充分利用不同模态图像之间的互补信息。
04
医学图像增强处理对于提高医学诊断和治疗的准确性和效率具有重要 意义。
研究不足与展望
当前研究主要集中在监督学习方法上,对于无监督或 半监督学习方法的研究相对较少,未来可以进一步探
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高质量的医学图像对于医学研究和教学具 有重要价值,可以增强处理为相关领域的 专家提供更多、更准确的图像数据。
辅助医生诊断
增强处理后的医学图像能够突出病变 区域,减少漏诊和误诊的可能性,为 医生提供更可靠的诊断依据。
国内外研究现状及发展趋势
国内研究现状
国外研究现状
国内在医学图像增强处理领域已经取 得了一定的研究成果,包括基于深度 学习的方法、传统图像处理算法等。 同时,国内的研究机构和企业也在积 极投入研发,推动医学图像增强处理 技术的发展。
辅助诊断
通过对医学图像的增强处 理,帮助医生更准确地判 断病情,提高诊断的准确 性和效率。
03 医学图像增强处理的方法
基于空域的方法
直方图均衡化
通过拉伸像素强度分布,增强图 像的对比度,使得图像的细节更
加清晰。
灰度变换
通过非线性或线性的灰度映射函 数,调整图像的灰度级别,以改
善图像的视觉效果。
空域滤波
04 医学图像增强处理的实验 设计与实现
实验数据集的选择与预处理
数据集选择
选用公共医学图像数据集,如MRI、CT、X光等,确保数据多样 性和广泛性。
一种X射线图像增强新方法
关键词 :x射线 ; 图像增强 ; 广义模糊增强 ; 小 波变换
中图分类号 :T P 3 9 1 文献标识码 :A 文章编 号 :1 0 0 0 97 - 8 7 ( 2 0 1 7 ) 0 5 00 - 7 1 03 -
Ne w a l g o r i t h m f o r X— r a y i ma g e e n ha nc e me n t
n o i s e b y w a v e l e t s o t f t h r e s h o l d a n d e n h a n c e d b y a n e w e n h a n c e me n t o p e r a t o r .F i n a l l y , t h e i n v e r s e w a v e l e t
2 0 1 7年 第 3 6卷 第 5期
传感器与微系统 ( T r a n s d u c e r a n d M i c r o s y s t e m T e c h n o l o g i e s )
7 1
DOI : 1 0 . 1 3 8 7 3 / j . 1 0 0 0 - 9 7 8 7 ( 2 0 1 7 ) 0 5 - 0 0 7 1 - 0 3
Ab s t r a c t : Ai mi n g a t p r o b l e m o f l o w c o n t r a s t , e d g e f o g, e x i s t n o i s e o f X— r a y i ma g e, a n e w X— r a y i ma g e e n h a n c e me n t a l g o r i t h m b a s e d o n wa v e l e t t r a n s f o r m a n d F u z z y T h e o r y i S r a i s e d . F i r s t l y , t h e w a v e l e t t r a n s o1 f " 1 1 1 i s a d o p t e d t o d e c o mp o s e t h e X— r a y i ma g e . S e c o n d l y, t h e o p e r a t o r o f g e n e r a l i z e d f u z z y e n h a n c e me n t i s a p p l i e d t o l o w f r e q u e n c y c o e ic f i e n t s t o i mp r o v e i ma g e c o n t r a s t a n d l o c a l l u mi n a n c e , t h e h i g h f r e q u e n c y c o e f f i c i e n t s a r e r e s t r a i n e d
医学影像中的图像增强技术研究
医学影像中的图像增强技术研究医学影像技术是现代医疗领域的重要组成部分,在医学诊断和治疗过程中起着至关重要的作用。
其中,图像增强技术是医学影像技术中的一种重要手段,通过对医学图像进行增强和改进,提高了图像的分辨率、对比度和清晰度等方面的性能,从而更好地帮助医生进行诊断和治疗。
一、医学影像中的图像增强技术概述图像增强技术是一种将原始医学图像通过特定的算法进行重构和改进的技术手段。
其目的是在不改变原始图像的基本信息的情况下,提高图像的可视性和诊断的准确性,将潜在的病灶和其他医学信息更加清晰地呈现出来。
目前,医学影像中广泛使用的一些图像增强技术主要包括以下几种。
1、空间域增强技术空间域增强技术是一种以像素为基本处理对象的图像增强技术。
其主要目的是通过对每个像素的数值进行变换和调整,在整个图像上实现图像的增强和改进。
其中,典型的空间域增强技术包括:直方图均衡化、梯度算子、拉普拉斯变换和锐化滤波等。
2、频域增强技术频域增强技术是一种通过对图像的傅里叶变换和后续的处理,实现图像增强和改进的技术手段。
其主要目的是通过将图像从时域转换到频域上,通过滤波和其他信号处理技术,对图像进行滤波和增强。
其中,典型的频域增强技术包括:带通和带阻滤波、傅里叶变换和反变换、小波变换和匹配滤波等。
3、增强分割技术增强分割技术是一种在医学图像中应用广泛的图像增强技术。
其主要目的是通过将图像分为不同的区域,在处理过程中对不同区域采取不同的增强策略,提高图像的可视性和准确性。
其中,典型的增强分割技术包括:边缘检测、种子点分割、聚类分析和区域生长等。
二、医学影像中图像增强技术的应用和研究随着医学影像技术的不断发展和进步,图像增强技术已成为现代医疗领域不可或缺的一部分。
其主要应用于医学影像的诊断、治疗和科学研究等方面。
以下是目前医学影像中图像增强技术的主要应用和研究方面。
1、临床诊断医学影像中的图像增强技术在临床诊断中起着关键作用。
其主要功能是通过增强图像的对比度和分辨率等,更好地显示病灶和其他医学信息,辅助医生进行诊断和治疗。
基于MSR和融合理的X射线安检图像增强算法
基于MSR 和融合理论的X 射线安检图像增强算法郑林涛, 董永生,史恒亮联系作者:郑林涛E-mail:*********************针对X射线安检图像噪声大、对比度低和边缘不清晰等问题,提出一种结合MSR(Multi-ScaleRetinex)算法和图像灰度最大值融合的双重能量 X 射线图像增强算法。
首先,应用MSR 算法对高能和低能X 射线图像进行处理得到初步增强结果,然后采用空域灰度值最大融合算法融合经过MSR算法初步增强后的高能和低能 X 射线图像从而得到最终增强 X 射线图像。
实验结果表明该算法能更有效地提高双重能量 X 射线图像的对比度,显著改善图像质量。
X 射线图像; 图像增强;多尺度 Retinex 算法; 图像融合中图分类号:TN911.73;TP391.41 文献标志码:AAn x-ray security inspection image enhancement algorithm based onMSR and fusion theoryZHENG Lintao DONG Yongsheng SHI Hengliang(Information Engineering College, Henan University of Science and Technology, Luoyang 471023, China) Abstract: Considering the characteristic of X-ray security inspection images such as much noise, lowimage contrast and blurred edges, a dual energy X-ray image enhancement algorithm is proposed. Thisalgorithm is based on MSR(Multi-Scale Retinex) and image grayscale the maximum value integration.First of all, the high energy and low energy X-ray images is transformed with MSR as the initial enhancedresult. Then the initial enhanced result is fused with spatial gray level value method and the fused result isthe final enhanced image. Experimental results show that the algorithm can more effectively improve dual-energy X-ray image contrast and significantly improve image quality.Key words: X-ray image; image enhancement; Multi-Scale Retinex; image fusion近年来世界范围内针对公共场所的恐怖袭击事件频发,公共安全成为世界各国关注的焦点。
图像增强技术研究
图像增强技术研究一、本文概述图像增强技术是现代计算机视觉和图像处理领域中的一项关键技术,其目标是改善图像的质量,突出图像中的有用信息,增强图像的视觉效果,以便于后续的图像处理和分析。
随着科技的不断进步,图像增强技术在医学影像分析、安全监控、自动驾驶、遥感影像解析、消费电子产品等诸多领域均发挥着不可或缺的作用。
本文旨在全面研究和分析图像增强技术的最新进展,包括各种方法的原理、优缺点以及实际应用情况。
我们将首先介绍图像增强技术的基本概念和发展历程,然后详细讨论各类图像增强方法,如对比度增强、锐化、去噪、超分辨率等,并阐述这些方法的原理和实现方式。
我们还将探讨一些前沿的图像增强技术,如基于深度学习的图像增强方法,以及它们在各个领域的应用实例。
通过本文的阐述,我们期望能为读者提供一个全面、深入的图像增强技术知识体系,我们也希望本文能对图像增强技术的进一步发展提供一定的参考和启示。
二、图像增强技术分类图像增强技术是数字图像处理领域中的一个重要分支,旨在改善图像的视觉效果,提升图像信息的可辨识度,或者为后续的图像处理任务(如目标检测、识别等)提供更有利的数据基础。
根据不同的增强目的和应用场景,图像增强技术可以分为多个类别。
对比度增强:对比度增强主要用于提高图像的对比度,使得图像的细节部分更加清晰。
这类方法包括直方图均衡化、自适应直方图均衡化、对比度受限的自适应直方图均衡化等。
亮度增强:亮度增强主要用于调整图像的亮度水平,使得图像的整体亮度更加均匀或符合人眼视觉习惯。
常见的亮度增强方法包括线性变换、对数变换、幂律变换等。
锐化增强:锐化增强旨在突出图像的边缘和轮廓信息,使得图像的边缘更加清晰。
常用的锐化增强方法有拉普拉斯锐化、梯度锐化、Sobel算子、Prewitt算子等。
平滑滤波:平滑滤波主要用于减少图像中的噪声干扰,提高图像的平滑度。
常见的平滑滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
频域增强:频域增强是在图像的频率域上进行操作,通过对图像的频谱进行滤波处理,达到增强图像的目的。
X线医学图像增强的研究及Matlab实现
X线医学图像增强的研究及Matlab实现作者:王玲来源:《电子技术与软件工程》2015年第16期摘要为了改善医学图像质量,提高医学图像的视觉质量,本文采用高频提升滤波与直方图规定化相结合的方法对X线医学图像进行了增强处理,并用Matlab实现了增强结果的仿真,仿真结果表明,经高频提升滤波与直方图规定化相结合的方法增强后的图像,其主观视觉效果明显改善,图像增强效果优于单独使用任何一种方法得到的结果。
【关键词】高频提升滤波直方图规定化图像增强 Matlab仿真1 引言国内外相关文献的研究表明利用图像处理工具改善医学图像质量是当今研究的热点。
高度清晰逼真的X线医学图像能帮助医生准确诊断和治疗,对于人体复杂的组织结构在X线医学图像成像时,受硬件条件限制和图像采集过程方式等因素的影响,往往获取的X线医学图像虽细节丰富,但对比度较差、边缘模糊、分辨率很低,加大了医生分辨病灶部位信息的难度,易造成误诊、漏诊。
医学图像增强的目的就是对医学图像进行加工,增强医学图像的清晰度,提高医学图像的质量,改善医学图像的视觉效果,为医务工作者的正确诊断提供有力的保障和支持。
本文针对X线医学图像细节较多的特点,提出了高频提升滤波和直方图规定化结合的图像增强方法,利用Matlab提供的图像处理函数,实现了图像增强方法的仿真。
2 高频提升滤波频域空间的增强可以通过滤波器来实现,图像的高频成分包含了图像的边缘信息和灰度跳跃区,可以通过高频滤波器阻断低频,保持高频相对不变来突出图像的细节和边缘信息,低频成分包含了灰度变化缓慢的区域,可以通过低通滤波器对图像进行平滑抑噪。
本文在高通滤波器基础上设计高频提升滤波器。
高频提升滤波是将滤波器过滤后的结果加回到原图像中去的一种图像增强方法。
对于一个二维图像f(x,y),用fhp (x,y)表示高通滤波后的图像,flp (x,y)表示低通滤波后的图像,则有:fhp (x,y)=f(x,y)-flp (x,y)(1)对于高频提升滤波后的图像fhb (x,y)为:fhb (x,y)=Af(x,y)-flp (x,y)=(A-1) f(x,y)+ f(x,y)-flp (x,y)=(A-1) f(x,y)+fhp (x,y)(2)这里A≥1,从式(8)可以看出这是一个基于高通滤波的图像,当A=1时即为常规的高通滤波。
鱼类X射线图像增强算法研究
特沃斯高通滤波器等。在此基础上,文章提出了计算像素点局部邻域内的最大值和最小值,并利用最大值和最小值得到自适应
参数,建立对比度增强函数,并利用该函数公式增强图像。实验结果表明,文章提出的方法能有效提取鱼类 X 射线图像中的鱼
刺,具有较好的视觉效果。
关键词:X 射线图像;图像增强;高通滤波器;直方图均衡
h
(x,
y)
e-
x
2 y2 22
,
(2)
其中,x 和 y 分别表示点的 x 坐标和 y 坐标。滓 为标准差。 如果要将式(2)用于图像滤波,由于图像是离散的二维数 据,因此,需要将式(2)离散化,一般可以表示为 3伊3 或 5伊5 等形式。
对图像进行高斯滤波之后,将滤波后的图像再进行 以下操作:
步骤 1:计算图像中各像素邻域内的灰度最大值 max 和最小值 min。
渊上接 5 页冤
[10]刘树军,王颖,许志坤.大数据视角下邮政企业教育培训用户画像 研究与应用[J].邮政研究,2019,35(6):36-38. [11]刘海鸥,姚苏梅,黄文娜,等.基于用户画像的图书馆大数据知识 服务情境化推荐[J].图书馆学研究,2018(24):57-63+32. [12]王飞飞,周少华,韩迎军.基于大数据技术的电力用户画像分析[J]. 山西电力,2019(4):26-29. [13]徐涛,黄莉,李敏蕾,等.基于多维细粒度行为数据的居民用户画 像方法研究[J].电力需求侧管理,2019,21(3):47-52+58. [14]葛晓鸣.基于“用户画像”模型构建的精准营销策略[J].辽东学院学 报(社会科学版),2019,21(4):50-57. [15]陈丹,柳益君,罗烨,等.基于用户画像的图书馆个性化智慧服务 模型框架构建[J].图书馆工作与研究,2019(6):72-78.
X射线图像模糊增强方法
随着微电子技术、数字计算机技术,特别是国际互联网的迅速发展,医疗信息数字化已成为当今不可阻挡的发展潮流,数字医疗成像系统成为发展 的主流。X射线透视成像是目前最常用的医学诊断成像手段,65~70%的医学影像检查是依靠X射线透视来完成的。对于X射线透视成像而言,传统的屏 /片成像系统动态范围小、线性范围小,是非实时、非数字化的成像方法,不能进入PACS,资源浪费严重。近年来人们对数字X射线成像系统进行了深入 研究并取得了一定的成果,成像系统的不断发展也对医学数字X射线的图像处理与分析技术提出了新的机遇和挑战。
序法、模糊统计法等几种。通过研究发现,采用不同
的隶属度函数对处理的结果影响并不很大,为了减
小隶属度函数的复杂程度和计算量,定义隶属度函
数如下:
黝=丁(zu)=sin亳
(6)
式中 ‰。。一图像的灰度最大值
采用上面的隶属度函数有两个优点:(1)取值范
围在[o,1]闭区间。(2)计算简单,运算量不大。
3.2基予模糊熵的边缘检测算子 模糊熵是图像模糊程度的一种度量,其值的大
另外,本文算法的运算速度也较快。算法是用 Matlab6.5语言编程实现,硬件环境为:CPU为奔腾 Ⅳ2.4 G,内存512 M。运行的时间不到1 s,而采用 Pal的模糊增强算法需耗费3 s。
万方数据
X射线图像模糊增强方法
作者: 作者单位:
刊名: 英文刊名: 年,卷(期): 被引用次数:
成曙, 董程林, 李伟, 刘睿哲 成曙(第二炮兵96630部队,北京,102206;第二炮兵工程学院,陕西西安,710025), 董程林(第 二炮兵工程学院,陕西西安,710025), 李伟,刘睿哲(第二炮兵96630部队,北京,102206)
射线图像增强方法的研究
目录摘要 (III)ABSTRACT (V)第一章绪论................................................................. - 1 - 1.1研究背景 . (1)1.2国外发展和现状 (1)1.3图像处理的方法 (4)1.4图像处理的应用 (6)1.5本论文所做的工作 (8)第二章数字化 X 射线检测系统的基础理论...................................... - 9 - 2.1X射线检测系统的基本原理. (9)2.2X射线检测成像装置简介 (10)2.3评价X射线图像质量的标准 (14)第三章 X射线底片数字图像的降噪处理...................................... - 17 - 3.1噪声来源分析 .. (17)3.1.1电子噪声......................................................... - 17 -3.1.2光电子噪声....................................................... - 17 -3.1.3胶片颗粒噪声..................................................... - 18 - 3.2噪声模型的确定 (19)3.3空间域滤波方法 (20)3.3.1均值滤波......................................................... - 20 -3.3.2中值滤波算法..................................................... - 22 - 3.4本章小结 (23)第四章 X射线底片数字图像的增强处理...................................... - 25 - 4.1灰度变换 (25)4.2伪彩色编码 (26)4.3直方图修正法 (27)4.4图像锐化 (29)4.5图像边缘增强 (33)4.5.1图象边缘检测的基本步骤........................................... - 33 -4.5.2边缘算子应满足的准则............................................. - 33 -4.5.3经典边缘提取方法................................................. - 35 -4.5.4各种算法的对比分析............................................... - 39 - 第五章图像增强的编程实现.................................................. - 41 - 5.1图像降噪处理 .. (41)5.1.1平滑滤波......................................................... - 41 -5.1.2中值滤波......................................................... - 42 - 5.2图像增强处理 .. (42)5.2.1图像的直方图..................................................... - 42 -5.2.2直方图均衡....................................................... - 43 -5.2.3灰度变换......................................................... - 44 -5.2.4图像锐化......................................................... - 45 -5.2.5伪彩色增强....................................................... - 45 - 5.3边缘增强 (46)5.4图象分割 (47)第六章总结................................................................ - 49 -参考文献................................................................. - 51 -致........................................................................ - 53 -附录...................................................................... - 55 -射线图像增强方法研究摘要当今社会中,X 射线检测在安检、医学、工业探伤等方面发挥着不可或缺的作用,已成为推动国民经济发展的一支重要力量。
医学图像增强方法研究
化过程中被合并为一个灰度,从而造成对比度下降。为了克服这一缺陷,可以在一个小的区域内,求出其均衡化函数,在均衡化处理过程中,相邻象素点的合并减少,与全局均衡化相比,其图像对比度下降较小,这就是自适应邻域直方图均衡化(AN-HE)。文献[ 1 ]应用自适应直方图均衡化算法进行图像增强,但一些正常组织和噪声也被增强了。文献[ 2 ]采用Unshar p Masking算子增强微钙化点图像,虽然减弱了低频信息,然而扩大了高频细节。
另外,还有其他的一些增强的方法。例如为了充分考虑细节问题,在直方图均衡中引入了局部直方图均衡法【13];近年来,数学形态学【14】等方法也都应用到图像增强中;需要说明的是,在图像增强中变换域增强也得到很广泛的应用,例如付傅氏变换【15]、离散余弦变换〔16〕、小波变换【17]等,其中小波是近年来发展起来的一种新的时频分析工具,它具有时频局部化能力和多分辨率分析的能力,使得它很适合于信号处理领域。对图像进行多尺度小波变换后,不同频率的信号出现在不同尺度的子带图像上,有了这些特性就能很好的对感兴趣的部分进行增强。图像变换的方法是多种多样的,例如近年来,有的学者提出Curvelet【18]变换也受到极大的关注。
X射线图像中目标增强与检测方法的研究
X射线图像中目标增强与检测方法的研究一、研究背景与意义二、相关研究综述三、目标增强方法研究四、目标检测方法研究五、X射线图像目标增强与检测综合算法研究六、实验设计与结果分析七、总结与展望一、研究背景与意义计算机辅助诊断已经成为影像学领域的重要分支,而X射线影像诊断占据了医学影像学应用的重要地位。
相比于常规影像学,X射线影像检测具有较高的成本效益和较低的剂量暴露,因此X射线影像检测技术被广泛用于医学影像学领域。
X射线图像中的目标增强与检测方法是医学图像处理中的一个研究热点,并且在实际应用中具有重要的意义。
由于X射线图像的特殊性质,图像的信噪比较低、对比度较弱,因此需要针对X射线图像特点进行目标增强和检测的研究,以提高其在医学放射学中的识别率和准确性。
因此,本研究主要关注X射线图像中目标增强与检测方法的研究,旨在提高其在临床诊断中的应用率和准确性。
二、相关研究综述针对X射线图像目标增强和检测问题,研究者们提出了许多方法。
基于影像处理技术的目标增强有平滑滤波、中值滤波、小波变换等,而基于机器学习技术的目标检测有支持向量机、神经网络、随机森林等。
平滑滤波是一种图像增强方法,主要用于去除噪声以提高图像质量。
中值滤波是一种非线性滤波,可以有效地去除图像中的点噪声和线性噪声。
小波变换是一种基于多尺度表示的图像处理技术,可以将信号分解成不同的频率子带,以实现图像的分析和处理。
支持向量机是一种常见的机器学习方法,可以应用于分类和回归问题。
神经网络是一种基于人工神经元网络的人工智能技术,可以应用于分类、回归和聚类等问题。
随机森林是一种分类算法,通过构建多个决策树并取其平均值来进行预测。
三、目标增强方法研究X射线图像的目标增强是指将图像中的目标区域增强以提高图像质量和对比度。
对于X射线图像噪声的特点,平滑滤波和中值滤波是两种经典的图像增强方法。
本文将采用小波变换作为目标增强的主要方法进行研究,因为小波变换可以有效地去除图像中的高频噪声。
医学影像处理中的图像增强技术研究探讨
医学影像处理中的图像增强技术研究探讨医学影像在现代医疗诊断中扮演着至关重要的角色,它能够帮助医生直观地观察人体内部的结构和病变情况。
然而,由于各种因素的影响,原始的医学影像可能存在清晰度不高、对比度不足等问题,这就需要运用图像增强技术来改善影像质量,以便更准确地进行诊断和治疗。
图像增强技术的目的是通过一系列的处理方法,突出影像中的有用信息,抑制无用信息,从而提高图像的可读性和可理解性。
在医学影像处理中,常用的图像增强技术包括灰度变换、直方图均衡化、空间滤波、频率滤波等。
灰度变换是一种简单而有效的图像增强方法。
它通过改变图像中像素的灰度值来调整图像的对比度。
例如,线性灰度变换可以将灰度范围拉伸或压缩,从而增强图像的对比度。
而非线性灰度变换,如对数变换和指数变换,则可以根据图像的特点对不同灰度区域进行有针对性的调整,使得原本较暗或较亮的区域能够更清晰地显示出来。
直方图均衡化是另一种常见的图像增强技术。
它通过重新分布图像的灰度值,使得直方图更加均匀,从而增强图像的对比度。
直方图均衡化的优点是计算简单,效果明显,但有时可能会导致图像的细节丢失。
为了克服这一缺点,人们提出了局部直方图均衡化方法,它只对图像的局部区域进行直方图均衡化处理,从而更好地保留图像的细节。
空间滤波是基于像素及其邻域的运算。
常见的空间滤波器有平滑滤波器和锐化滤波器。
平滑滤波器可以去除图像中的噪声,使图像变得更加平滑。
均值滤波器和中值滤波器是两种常用的平滑滤波器。
均值滤波器通过计算邻域像素的平均值来替代中心像素的值,从而减少噪声的影响。
中值滤波器则是将邻域像素的值进行排序,取中间值作为中心像素的值,对于去除椒盐噪声等效果显著。
锐化滤波器则用于增强图像的边缘和细节,常用的有拉普拉斯算子和索贝尔算子。
频率滤波是基于傅里叶变换的图像增强方法。
通过将图像从空间域转换到频率域,对不同频率成分进行处理,然后再转换回空间域,实现图像增强的目的。
低通滤波器可以去除高频噪声,使图像变得更加平滑;高通滤波器则可以增强图像的边缘和细节。
医学图像处理中的图像增强算法研究
医学图像处理中的图像增强算法研究第一章引言随着医学成像技术的快速发展,大量医学图像被产生和储存。
在医学诊断和治疗中,医学图像处理技术是非常重要和必需的一环。
图像增强算法是医学图像处理的一种重要技术,它可以帮助医生快速准确地进行诊断。
本文将从医学图像增强算法的概念入手,深入分析各类算法的优劣,最终得出医学图像增强算法的研究结论。
第二章医学图像增强方法2.1 空域图像增强方法空域图像增强方法是将图像的空间域像素值进行剖析,以得出新的像素值。
对比度拉伸、直方图均衡化、局部处理、中值滤波等都是常用的空域图像增强方法。
2.1.1 对比度拉伸对比度拉伸是一种简单的处理方法,在灰度级变换中,对原图像灰度级的比例和范围都进行了变化,从而扩大了图像的对比度,使得图像看起来更加清晰。
2.1.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的空域图像增强方法。
该方法的基本思路是在不改变图像灰度级分布的前提下,通过增加局部对比度,从而提高图像的整体对比度。
直方图均衡化可以使用全局处理或局部处理方式,其中局部均衡可以更好地保留图像的细节。
2.1.3 局部处理局部处理是指在图像的每个像素或者每个像素集合上使用某种增强算法,这可以保证输出图像的细节信息丰富。
局部增强可以使用高斯滤波、双边滤波、维纳滤波、算术均值滤波和中值滤波等方法。
2.1.4 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法,它被广泛用于图像处理中的非常实际的应用中,如图像去噪和边缘检测等。
该方法通过将每个像素的值替换为与当前像素周围区域中值相同的灰度值,从而有效地消除或减小由于噪声导致的图像模糊。
2.2 频域图像增强方法频域图像增强方法是将图像转换到频域进行处理,再将其转换回空域,以得出新的像素值。
傅里叶变换和小波变换是两种常见的频域图像增强方法。
2.2.1 傅里叶变换傅里叶变换是一种将周期函数或非周期函数分解成正弦和余弦函数的方法。
在图像处理中,傅里叶变换常用于图像滤波和增强。
基于多尺度Retinex的数字X光图像增强方法研究
f <x 9$ > =r <x 9$ > >i <x 9$ > 9
<1 >
即一幅 图 像 f <x 9$ > 可 以 用 环 境 亮 度 函 数
i <x 9$ > 和景物 反 射 函 数r <x 9$ > 的 乘 积 来 表 示o
环境亮度函数i <x 9$ > 描述周围环 境 的 亮 度9与 景
物无关; 而景物反射函数r <x 9$ > 是指景物反射能
当选取较大的标准偏差时9色感一致性较好o通常都是在动态范围压缩和色感一致性之间寻找平衡点o实验表明9取值在50100个通常被看作是一种折衷的方案o但是由于该方法只是单尺度的9因此如果想在图像的动态范围压缩及图像的色感一致性要好这两方面都取得良好的效果9必须对单尺度进行改进9而采用多尺度retine多尺度retine算法多尺度multiscaleretinemsr算法是一种既可很好完成图像的动态范围压缩9又可保证图像的色感一致性好的图像增强方法o该算法可用下式描述ri王彦臣9等基于多尺度retine的数字表示环境函数的个数其中环境函数选取不同的标准偏差用来控制环境函数范围的尺度实验表明对于大多数图像而言选取大中小尺度选用15z50并且每个尺度的权重可以相同也可以根据侧重动态范围压缩或是侧重色感一致性的需要来选取通常利用msr方法处理后的图像像素值会出现负值而且会出现超出显示器的显示范围的情况这就需要将其平移和压缩到显示器显示的范围内这可利用gainoffset方法对图像像素进行修正如式再把修正后的图像的灰度值利用式z55rorminrmarmin其中ri分别为图像的输入及输出灰度值对增益系数和偏移量offset结果表明由于利用msr处理后各种图像具有非常类似的直方图分布因此对大多数图像这两个量可以取固定的值而不会影响图像的增强效果这里分别选取rmin分别为修正后图像的最大灰度值和最小灰度值为映射后的用来显示的图像灰度值多尺度retinemsr算法在数光影像增强处理中的应用在研制数字retine算法模型来处理数字光图像环境亮度函数表征人体各部位对入射光图像的动态范围其变化极其缓慢而反射函数代表了人体各部位的细节主要决定了图像的局部对比度其变化非常迅速因此可以利用多尺度retine模型对数字光图像进行增强处理特别是由于当前数字医学图像的动态范围都大大超出了显示器所能够达到的动态范围这一现象多尺度retine算法能够进行很好地动态压缩以满足在显示器上能够清晰显示的要求同时能够很好地提高图像的对比41算法实现利用多尺度retinemsr方法对医学数字光图像进行高斯滤波需要计算不同标准偏差下的高斯滤波器的滤波系数gz5397156401454410z6891z5g501147705如下01578z5z4441314z81种不同的高斯滤波系数对图像进行卷积操作高斯滤波器的实现使用递归形式把输入数据通过前向滤波和后向滤波得到高斯
图像增强技术在X射线医学影像中的应用探究
图像增强技术在X射线医学影像中的应用探究发表时间:2016-10-24T16:07:22.150Z 来源:《健康世界》2016年第18期作者:孔祥芝[导读] 针对此种情况,本文试图研究一种新的算法以实现图像增强,以降低噪声,提高灰度分布均匀性,提高临床医学诊断的准确性。
黑龙江省鹤岗市绥滨县绥东镇卫生院 156204摘要:目的:探讨图像增强技术在X射线医学影像中的实际应用情况。
方法:本文应用多种互补的图像增强方式,对X射线影像进行锐化处理,并将其算法结果与传统图像增强算法结果进行比较分析,此种算法能够有效增强X射线影像效果,图像细节更清晰,与传统算法相比具有一定应用优势。
结果与结论:图像增强技术在X射线医学影像中具有良好的应用价值,有效提高了图像质量和清晰度,从而提高临床医学诊断的准确性。
关键词:图像增强技术;X射线;医学影像;锐化处理;应用X射线影像是临床医学诊断中的重要依据,一旦X射线影像存在轻微模糊或灰度分布不均匀,极易造成临床诊断偏差,甚至出现漏诊或误诊的情况严重威胁着患者的生命健康。
针对此种情况,本文试图研究一种新的算法以实现图像增强,以降低噪声,提高灰度分布均匀性,提高临床医学诊断的准确性。
1 图像增强简介所谓图像增强,就是指通过强调图像中边缘、轮廓或对比度等部分特征,以便于医学人员对图像进行准确的观察和分析。
在X射线医学影像中,常用的图像增强技术主要有两种,一是空域增强,是直接在空间域上改变像素灰度值,以实现图像增强,主要有灰度变换和直方图变换两种类型。
二是频域增强,就是对图像实行傅立叶转换,在频域范围内对图像进行滤波处理,并加以逆变换,进而实现图像增强。
在X射线医学影像中单独使用某一种方式并不能够取得理想的图像增强效果,往往需要多种图像增强方式的协调配合,以切实提高X射线医学影像的清晰度及灰度分布均匀性。
2 算法思想就X射线医学影像的实际情况来看,其灰度动态范围较窄,且噪声较高,实际图像增强的难度较大,为促进此类问题的有效解决,本文以拉普拉斯法突出图像细节,以梯度法突出图像边缘,以平滑后的梯度图像进行掩盖,对图像进行锐化处理,扩大灰度动态范围,从而实现图像增强。
乳腺X线图像增强算法研究
乳腺X线图像增强算法研究上海交通大学硕士学位论文目录摘要 (I)ABSTRACT ..................................................................................... II 第一章绪论 (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.1.1乳腺癌概述 (1)1.1.2乳腺X线图像 (1)1.2 国内外研究进展及现状 (2)1.3 论文的主要内容与章节安排 (4)第二章常用医学图像增强技术 (6)2.1 引言 (6)2.2 灰度变换 (6)2.2.1线性灰度变换 (6)2.2.2非线性灰度变换 (7)2.3 锐化增强算法 (9)2.3.1空域微分法 (10)2.3.2反锐化掩模 (12)2.4 小波增强算法 (14)2.4.1小波多分辨分解 (15)2.4.2基于小波的图像降噪 (16)2.5 直方图均衡增强算法 (16)2.5.1全局直方图均衡 (16)2.5.2局部直方图均衡 (18)2.5.3对比度受限直方图均衡 (19)2.5.4保持亮度直方图均衡 (21)2.6 本章小结 (22)第三章基于背景均一化的乳腺X线图像增强 (23)3.1 人眼视觉特性 (23)3.2 乳腺X线图像增强算法 (24)3.2.1传统直方图均衡缺陷 (24)3.2.2动态灰度范围直方图均衡(DRSHE) (25)IV万方数据上海交通大学硕士学位论文3.3 背景均一化算法 (28)3.4 仿真结果与分析 (29)3.4.1实验准备 (29)3.4.2实验结果与分析 (31)3.4.3图像灰度调节 (33)3.4.4其他实验结果 (35)3.5 本章小结 (38)第四章局部对比度图像增强 (40)4.1 引言 (40)4.2 局部对比度增强算法流程 (40)4.3 基于局部均值与标准差的对比度增强算法 (41) 4.3.1传统局部对比度增强算法 (41)4.3.2自适应局部对比度增强算法 (42)4.3.3其他自适应局部对比度增强算法 (42)4.4 仿真结果与分析 (43)4.5 本章小结 (46)第五章视觉阈值增强算法 (47)5.1 引言 (47)5.2 视觉阈值算法 (47)5.3 多直方图均衡 (48)5.3.1双直方图均衡 (48)5.3.2基于HVS的多直方图均衡 (49)5.4 实验结果与讨论 (49)5.5 本章小结 (55)第六章总结与展望 (56)6.1 总结 (56)6.2 展望 (57)参考文献 (58)致谢 (62)攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 (63)V万方数据上海交通大学硕士学位论文图录图2- 1 线性变换函数 (7)图2- 2 非线性变换函数 (8)图2- 3 直接差分算子 (11)图2- 4 Robert算子 (11)图2- 5 Prewitt算子 (11)图2- 6 Soble算子 (11)图2- 7 Laplace算子 (12)图2- 8 线性反锐化掩模算法原理 (12)图2- 9 基于区域分割的反锐化掩模算法原理 (13) 图2- 10 非线性反锐化掩模算法原理 (14)图2- 11 图像一级小波分解示意图 (15)图2- 12 图像二级小波分解示意图 (16)图2- 13 全局直方图均衡映射 (17)图2- 14 POSHE算法模块权重 (19)图2- 15 原直方图 (21)图2- 16 CLAHE剪切后的直方图 (21)图3- 1 人眼对灰度的辨别能力 (24)图3- 2 直方图期望分布 (24)图3- 3 直方图均衡映射 (25)图3- 4 子直方图比重 (26)图3- 5 动态灰度变换 (27)VI万方数据上海交通大学硕士学位论文图3- 6 比例因子调节灰度区间 (28)图3- 7 乳腺X图像原图及其直方图 (30) 图3- 8 处理后乳腺X图像及其直方图 (31) 图3- 9 均一化处理后图像对比 (32)图3- 10 HE图像直方图 (32)图3- 11 直方图背景均一化后HE图像 (33) 图3- 12 背景均一化HE图像放大 (33)图3- 13 灰度调整 (34)图3- 14 灰度调整图像细节 (35)图3- 15 背景均一化图像增强实验组二 (37) 图3- 16 实验结果三 (37)图3- 17 实验结果四 (38)图4- 1 局部对比度增强算法框架 (40)图4- 2 局部对比度增强实验结果对比 (44) 图4- 3 实验结果二 (45)图4- 4 实验结果三 (46)图4- 5 实验结果四 (46)图5- 1 原图 (50)图5- 2 视觉阈值算法分割结果 (51)图5- 3 过暗区域直方图变化 (52)图5- 4 灰度适中区域直方图变化 (52)图5- 5 过亮区域直方图变化 (53)图5- 6 视觉阈值算法增强效果及对比 (53) 图5- 7 输出图像直方图 (53)VII万方数据上海交通大学硕士学位论文图5- 8 实验组二视觉阈值分割图像 (54)图5- 9 实验结果二 (54)图5- 10 实验结果三 (55)VIII万方数据上海交通大学硕士学位论文第一章绪论1.1研究背景及意义1.1.1乳腺癌概述据世界卫生组织调查报告,在发达国家和发展中国家,乳腺癌已超过子宫颈癌的发病率,是全世界妇女的最常见的癌症,占所有妇女癌症的16%。
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X
摘要
自从伦琴发现X射线以来,X光与医学就紧紧的联系在了一起,通过X光拍摄人体照片,不仅为人类更准确清晰的了解人体内部构造提供了极大地方便,同时也为一些疾病和组织损伤的诊断提供了重要的依据。然而早期拍摄的X光图像由于拍摄条件和设备的影响,总是很难达到很清晰的效果,这也对X光的推广产生了不小的影响。随着科技的进步,拍摄条件和拍摄水平的提高,以及更多高新技术的产生,尤其是电脑的出现更加促进了X光技术的发展,自此通过算法来增强X光图像技术也应运而生,经过这几十年的发展,已有不少增强算法被应用在X光图像处理方面,然而大多数方法在处理的实时性方面有一定的不足,因为随着社会需求不断发展,医生对X光图像实时性要求越来越高,故此本文就着眼于快速增强算法的研究从而以满足对X光图像实时性的要求,同时本文还将介绍用于验证此增强算法的检测程序。
关键字:快速增强、实时、算法、验证程序
The study of
ABSTRACT
Since roentgen discovered x-rays, X-ray and medicine closelygettogether.Human body photographs taken by X-ray, not only fordoctoris more accuratelyand clearlyforunderstanding human body internal structure provides a convenient greatly, but also for some diseases and tissue damage diagnosis provides an important basis. However early X-ray images because of the influence of the shooting conditions and equipmentis often difficult to achieve clear effect, it also has a big influence for the promotion of X-ray. With the progress of science and technology, and the improvement of filmingconditions, and more production of high and new technology, especially the emergence of the computer more to promote the development of X-ray technology, since the algorithm to enhance the X-ray imaging also arises at the historic moment, through the decades of development, there have been many enhancement algorithmsthபைடு நூலகம்thavebeen applied in the X-ray image processing, however, most methods in the processing of the real-time aspect has certain insufficiency, because along with the social development demand, the doctor of X-ray image real-time demand is higher and higher, therefore this article will focus on rapid enhancement algorithm research and to meet the requirement of real time X-ray image, at the same time will also be introduced in this paper is used to validate the enhancement test procedure of the algorithm.
Key words:Rapid, real-time, algorithm, a verification program
1
1.
自1895年伦琴发现X射线以来,X射线就被广泛应用,并未人类的发展做出了巨大的贡献。早期都是通过胶片的方式获取X光图像,尽管通过一些列努力使得拍摄的图像质量有所提高,然而由于这种技术先天的缺陷导致使得这种胶片方式无法突破瓶颈获得更好的图像。20世纪60、70十年代以来,随着计算机技术的迅猛发展以及数字化技术的不断成熟,这种通过电子技术成像的方法被应用到了医学领域,从而丰富了诊断信息的领域和层次,提高了诊断水平。自从20世纪80年代引入计算机X射线技术,X射线成像领域发生了巨大变化,CR不仅提供图像识别和计算机辅助,还提供存储、数字化传输等,这样既解决了胶片处理过程,同时还节省了大量的费用。20世纪90年代后期,数字平板技术产生了,该技术采用X射线图像数字读出技术,真正实现X射线检测的自动化。在两次照射期间,不必在使用胶片和存储荧光屏,仅仅需要几秒的数据采集,就可以观察到图像,X射线成像技术所有这些以显示人体构造信息为目的的成像方法和相应的科学均被纳入到医学影像学,是医学影像学在临床诊断和教学科研中作用越来越大。
X射线具有很强的穿透能力,长期受X射线对人体有害,病人在使用X射线应尽可能一次性生成有效的图像,避免反复多次照射,使病人因此而受到损伤,但是人体的组织是非常复杂的,加之在拍摄过程中会出现的噪音干扰和电磁干扰都会使拍摄出的照片质量受到影响,与一般的灰度图像相比,医学X射线图像对比度较差,细节叫丰富。除此之外X图像的动态范围也较宽,如果医生要对感兴趣的以及病灶做出正确的诊断,必须要对图像进行进一步处理,这样可以起到改善图像视觉效果的作用,由于医学X射线图像的特殊性,要改善图像质量就应该以不引入过大的噪声,不会丢失图像的细节,而不会引起图像细节失真为前提,这样就能避免医生误诊。