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基于分塊脊波變換之醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)探討

發(fā)布時(shí)間:2016-05-13 10:18

第一章 緒論

1972 年 4 月,英國(guó)科學(xué)家杰弗瑞•紐波達(dá)•亨斯費(fèi)爾德(Godfrey Newbold Hounsfield)在英國(guó)放射學(xué)年會(huì)上宣告計(jì)算機(jī)斷層掃描(CT)技術(shù)誕生。這一技術(shù)的問(wèn)世掀起了醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的又一次革命,這也使得醫(yī)學(xué)圖像處理成為圖像處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。目前,醫(yī)學(xué)影像成像設(shè)備包括 X 光(X-ray)成像、超聲(Ultrasound)成像、電子計(jì)算機(jī)斷層掃描(CT)成像、正電子掃描(PET)、核磁共振(MRI)成像、數(shù)字減影血管造影(DSA)、腦電圖(EEG)等成像設(shè)備,它們已經(jīng)成為臨床醫(yī)學(xué)中極其重要的醫(yī)療設(shè)備[1]。在醫(yī)學(xué)治療及醫(yī)學(xué)研究中,利用以上這些成像設(shè)備檢查人體某些臟器部位時(shí),就能夠?qū)υ摬课灰葬t(yī)學(xué)成像的方式非侵入地獲取其內(nèi)部組織的圖像,即可以使活體組織特征由觀(guān)測(cè)影像信號(hào)反推而來(lái)。這些信號(hào)可以反映出人體組織的客觀(guān)信息,進(jìn)而能夠直觀(guān)的表達(dá)出人體組織器官正常與否或病變的狀態(tài)及性質(zhì)。醫(yī)學(xué)圖像在臨床醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的廣泛使用,使臨床醫(yī)學(xué)水平得到了極大的提升,惡性腫瘤、癲癇灶等眾多疑難病癥能夠被及早發(fā)現(xiàn)及準(zhǔn)確定位,從而獲得快速、有效的診治,最大限度地保障了人類(lèi)的生命健康。近年來(lái),隨著數(shù)字信號(hào)采集技術(shù)的發(fā)展及數(shù)字信號(hào)處理理論的日臻完善,利用數(shù)字形式存儲(chǔ)的圖像在數(shù)量上與日俱增。數(shù)字圖像已逐步取代了傳統(tǒng)的模擬圖像,由于數(shù)字圖像易于被加工、分析和處理,所以它更容易實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)、傳輸和利用。因此,在多數(shù)情況下,,所謂“圖像”實(shí)則指的是數(shù)字圖像。
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第二章 醫(yī)學(xué)圖像空間域增強(qiáng)方法概述

2.1 數(shù)字圖像的表示
從中我們可以發(fā)現(xiàn),在我們讀取 uint8 亮度圖像后,圖表中灰度值接近 0 值的像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)該圖像中黑色區(qū)域,而圖表中灰度值接近256的像素點(diǎn)則對(duì)應(yīng)該圖像中白色區(qū)域,那些灰度值居中的像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)該圖像中灰色區(qū)域。當(dāng)圖像數(shù)字化后,我們就可以利用數(shù)學(xué)方法對(duì)圖像灰度值進(jìn)行操作,通過(guò)改變圖像中某些像素點(diǎn)的灰度值的大小,我們就可以有選擇的改變圖像的視覺(jué)效果。本文擬通過(guò)借助數(shù)學(xué)的方法改變醫(yī)學(xué)圖像中整幅圖像或者圖像中感興趣目標(biāo)區(qū)域的像素點(diǎn)灰度值大小來(lái)增強(qiáng)醫(yī)學(xué)圖像視覺(jué)效果,達(dá)到醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)的目的,獲取質(zhì)量比較理想的圖像,從而為臨床醫(yī)生更好的研究和分析病情提供有效幫助。

基于分塊脊波變換之醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)探討



2.2 醫(yī)學(xué)圖像空間域增強(qiáng)方法
根據(jù)增強(qiáng)的作用域不同,我們可以把圖像增強(qiáng)的方法劃分成兩種:①空間域增強(qiáng)方法;②頻率域增強(qiáng)方法[4]。所謂空間域增強(qiáng)方法,是通過(guò)對(duì)圖像像素的灰度值直接進(jìn)行必要的運(yùn)算處理操作來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)的方法。最常見(jiàn)的空間域方法主要包括: a .圖像的直方圖修正; b. 圖像的直接灰度值變換; c. 圖像的空間域平滑處理。所謂圖像頻率域增強(qiáng)方法則是在圖像的選定頻率域上通過(guò)對(duì)變換系數(shù)進(jìn)行某種運(yùn)算,再采用逆變換來(lái)獲得增強(qiáng)圖像的方法。由圖像的頻率特征分析可知,一般認(rèn)為整個(gè)圖像的對(duì)比度和動(dòng)態(tài)范圍取決于圖像信息的低頻部分,而圖像中的邊緣輪廓及局部細(xì)節(jié)取決于高頻部分。這樣我們就可以利用二維數(shù)字濾波的方法處理圖像。例如采用高通濾波器能夠有效地突出圖像細(xì)節(jié)部分及邊緣輪廓,而利用低通濾波器則可以有效地減少圖像噪聲。本章將著重介紹幾種常見(jiàn)的且易于實(shí)現(xiàn)的圖像空間域增強(qiáng)的處理方法。

第三章 小波變換.........................17

3.1 連續(xù)小波變換...............................17

第四章 基于脊波變換的醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)...........................................36

4.1 連續(xù)脊波變換理論.....................................36

4.2 有限脊波變換................................38

結(jié) 論.........................................49

第四章 基于脊波變換的醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)

4.1 連續(xù)脊波變換理論
當(dāng)前,小波多分辨分析理論已經(jīng)廣泛且成功的應(yīng)用于數(shù)值計(jì)算、信號(hào)處理等多方面的領(lǐng)域中。隨著人們對(duì)小波應(yīng)用的深入研究,大量實(shí)踐表明,由一維小波張成的二維小波主要適用于表達(dá)二維圖像的“點(diǎn)狀”奇異特征。然而對(duì)于一般的自然圖像來(lái)說(shuō),通常情況下,它并不是簡(jiǎn)單的由一維相互分離的點(diǎn)構(gòu)成,“線(xiàn)狀”邊界以及紋理組成了圖像中目標(biāo)物體的顯著特征。通過(guò)邊緣的奇異性,可以找到目標(biāo)物體的廣度,從而目標(biāo)物體的形狀、位置、朝向等信息隨之也可以提取出來(lái)。對(duì)于圖像中分離的、不連續(xù)的邊緣點(diǎn),二維小波可以對(duì)其進(jìn)行有效的處理。但對(duì)于光滑的邊緣輪廓線(xiàn)的表示上,由于小波變換只能獲取有限方向的信息,因此利用二維小波并不是最佳的選擇,所以需要尋找比小波更有力的變換方式。

4.2 有限脊波變換
從前面的論述已經(jīng)知道,小波變換對(duì)描述帶有孤立點(diǎn)的奇異性的對(duì)象時(shí)是非常有效的,而脊波變換對(duì)于表達(dá)相互連接在一起的線(xiàn)狀奇異特征時(shí)獨(dú)具優(yōu)勢(shì)。事實(shí)上,我們可以把脊波變換看做為在直線(xiàn)方向上對(duì)信號(hào)的一維小波變換。因?yàn)槠娈愋酝ǔT趫D像邊緣和輪廓上產(chǎn)生,脊波能夠表現(xiàn)出良好的方向敏感性和各向異性。因此在圖像處理任務(wù)中使用脊波變換成為人們研究和關(guān)注的一個(gè)熱點(diǎn)。由于連續(xù)脊波變換的參數(shù)空間是連續(xù)的,在實(shí)際應(yīng)用中,連續(xù)脊波變換不能直接應(yīng)用于數(shù)字圖像。隨后,M.N.Do 和 M.Vetterli 提出了一種可逆的、正交化的離散的脊波變換—有限脊波變換(Finite Ridgelet Transform,F(xiàn)RIT)[37]。以下我們將討論 FRIT 在圖像處理中的應(yīng)用。FRIT 可以通過(guò)如下兩步實(shí)現(xiàn)。
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結(jié) 論

醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)的關(guān)鍵是能夠有效突出目標(biāo)區(qū)域或者目標(biāo)細(xì)節(jié)信息。而圖像稀疏表示的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是可以有效的表示圖像的邊緣特征,本文針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)問(wèn)題,基于稀疏表示理論,并結(jié)合圖像的灰度信息,研究醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)的理論,提出了復(fù)雜度低、具有魯棒性的醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)算法。通過(guò)稀疏變換后,醫(yī)學(xué)圖像在其變換域中根據(jù)所要達(dá)到的增強(qiáng)目標(biāo)對(duì)變換域系數(shù)進(jìn)行函數(shù)變換、濾波和設(shè)置閾值等處理,再經(jīng)過(guò)反變換重構(gòu)后就得到增強(qiáng)的圖像。本論文主要包含以下工作:首先,本文對(duì)現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)圖像空間域增強(qiáng)方法進(jìn)行了概述。基于空間域的增強(qiáng)方法是直接對(duì)圖像中的像素進(jìn)行處理,其目的是拉伸圖像的對(duì)比度。本文研究了灰度變換、直方圖均衡化、空間域?yàn)V波增強(qiáng)等方法,對(duì)每一種方法作出了圖像增強(qiáng)實(shí)驗(yàn),并對(duì)空間域增強(qiáng)方法作出了簡(jiǎn)單的效果比較。其次,本文研究了幾個(gè)最基本小波函數(shù),包括 Harr小波、Morlet 小波、Shannon 小波、Mexican hat 小波等,并由此引入連續(xù)小波變換、離散小波變換等概念。然后,研究了多分辨分析(MRA)理論。由 MRA 的理論引出了小波分解與重構(gòu)的 Mallat 算法。將小波由一維向二維擴(kuò)展,研究了二維多分辨分析理論及二維小波空間的分解,最終實(shí)現(xiàn)了醫(yī)學(xué)圖像的小波多尺度分解。由于傳統(tǒng)小波僅能有效處理分離、不連續(xù)的邊緣點(diǎn),而對(duì)邊緣輪廓線(xiàn)不能有效處理的缺點(diǎn)。
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參考文獻(xiàn)(略)




本文編號(hào):44604

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