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PACS工作站医学图像增强技术的研究

孙勇  
【摘要】:由于计算机信息技术的带动,大型医疗设备的数字化已成为主流;在医学诊视设备中,PACS系统得到了广泛的应用,图像工作站中的图像增强技术性能成为衡量PACS系统及大型医疗诊视设备的重要指标之一。图像增强技术是数字图像处理中的一项基本技术,是图像处理系统中预处理部分的重要一环。本文基于小波技术和分形编码技术提出了新的数字医学影像增强方法: 1.基于图像平均、小波变换及中值滤波的降噪法。在数据的采样阶段,对同一幅图像数据进行的多次采样,然后取平均值,可有效降低噪声含量。由于噪声信号主要位于高频域内,在小波域内对高频子带进行中值滤波,然后选择相应的阈值进行降噪处理。该算法的实验结果显示,能滤除图像中的加性噪声和高斯噪声,其滤波效果明显好于小波软阈值降噪。 2.小波多分辨分析由于它能多尺度多角度提取信号特征,往往可在不同尺度上将信号明显地区分开来,通过调节增益函数的参数从而实现特定图像的增强,对于重要组织结构可赋予较大的增强系数,次要部位采用低系数,可以有效地突出感兴趣的部位。 3.边缘检测是图像处理中一个困难的问题,在图像中往往还存在有噪声,噪声和信号边缘一样都属于高频信号,很难用频带来进行取舍;但是,噪声与边缘显著区别是边缘有较大的能量和范围,在平滑滤波作用下表现为模糊化,因此可以在尺度空间里采取滤波的办法,即在大尺度下抑制噪声,可靠地识别边缘,在小尺度下精确定位,再由粗到细地进行边缘聚焦,得到边缘的真实位置,基于小波变换的多尺度方法就很好的能满足上面的要求,并能提供边缘的尖锐或平滑程度的估计。 4.为了提高图像的分辨率,在图像中使用新的放大补偿算法—分形编码插值法,这种方法可以较好地克服传统放大方法中出现的方块效应和图像细节丢失现象,对医疗诊断有较大的帮助。


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