医学图像增强处理的方法与研究(精)

医学图像增强处理的方法与研究学院：南通大学杏林学院专业：自动化姓名：陆德荣学号：0912013041指导老师：王建平本课题研究的背景•随着科技的进步，多学科交叉和融合已成为现代科学发展的突出特色和重要途径。自从显微镜问世以来，对医学图像的分析己成为医学研究中的重要方法，特别是x一CT、MR工、PET、SPECT等新型成像技术和设备的出现以及电脑技术的发展，使得医学图像处理技术对医学科研及临床实践的作用和影响日益增大，其结果使临床医生对人体内部病变部位的观察更直接更清晰，确诊率也更高。因此，医学图像处理技术一直受到国内外有关专家的高度重视。医学图像增强的目的•现代医学越来越离不开医学图像提供的信息，医学图像往往在疾病的确诊、分期以及选择治疗方法和手段方面起决定性的作用。由于医学图像能够直观地反映病人的病情，从而大大提高了医生的诊断正确率。现代科学已经证明，人们通过图像获得的信息占其获得总信息的70%以上，所谓：百闻不如一见。在医学领域也不例外，医学图像能够最大限度的向医生提供病人的信息。医生在临床上越来越依赖医学图像，医学图像在现代医学中占有越来越重要的位置。•医学图像已经成为现代医学不可或缺的一部分,它的质量直接关系到医生诊断和治疗的准确性。然而,有时获得的医学图像并不是很理想,不能很好地突出病灶部位的信息,这就容易造成医生的误诊或漏诊。因此,对医学图像进行适当的增强处理,使其更能清晰、准确地反映出病灶是非常必要的。本文详细研究了医学图像增强处理的工作原理,指出了各种图像增强方法的特点和适用范围,并对图像锐化处理进行了改进,使图像增强的效果更好。医学图像增强的简介•医学图像增强Imageenhancement)是一类最简单、最直观，也是最实用和最常用的医学图像处理技术。图像增强就是采用一系列技术去增强图像中用户感兴趣的信息，其目的主要有两个：一是通过提高图像的对比度和信噪比，将原来不清晰的图像变得清晰，从而改善图像的视觉效果，以便于对图像的判读；二是通过强调某些感兴趣的特征使图像变得更有利于计算机的处理与分析。因此，图像增强是为了改善视觉效果或便于人或计算机对图像的分析理解，根据图像的特点、存在的问题或应用目的等，所采取的改善图像质量的方法或加强图像某些特征的措施。解决的关键问题•对各种图像增强技术进行研究，分析各种增强方法的优缺点和适用范围；•编写程序实现对医学图像的图像增强处理。使用模糊元胞自动机处理图像是减少脉冲噪声的一个有效方法•图像处理时，噪声的降低在处理损坏的图片中发挥着重要的作用。这个问题也会影响图像分割、目标检测、边缘检测、压缩等等。一般来说，中位数过滤器或非线性滤波器已用于降噪，但这些方法会破坏图像周围的自然纹理和重要信息。在本文中，为了从嘈杂的图像中消除脉冲噪声，基于元胞自动机(CA)和模糊逻辑称为模糊元胞自动机(FCA)的两个步骤，我们使用了一个混合的方法。在第一个步骤中，基于统计资料，嘈杂的像素被CA检测到后使用此信息，嘈杂的像素将由FCA改变。CA是用于系统简单的组件，每个组件的行为将基于它的邻居被定期的定义和更新。它提出的混合方法的特点是简单，稳健，平行，使重要的细节图像生效。这个方法已经被执行，它比著名的灰度进行测试图像与其他传统著名的算法更有效。使用元胞自动机检测噪声•通过监督过程检测到噪音，再用很多方法去除噪声，这一阶段被称为分配训练噪声像素阶段。这些方法有调优参数，好好培训，等待计算挑战出现。拟议的方法是，在每个细胞没有任何预处理和学习阶段，利用元胞自动机提供并行框架计算。•主要规格的脉冲噪声是每个嘈杂的点与邻国相比有的一个显著变化。因此在预处理部分，噪声密度可获得使用统计信息，如中央和邻居细胞的平均值和标准偏差。这个方程是:•(2)(3);方程式(2)和(3)，Nm的平均值是中央细胞的临近值，Ns的标准偏差是邻近点到中央细胞的距离，是和的平均值。同时，n值可以4或8根据不同的选择对于社区类型，一个高的分布与平均价值可以根据阈值被估计。在这里，我们使用二维元胞自动机，包括一个广场与冯·诺依曼社区结构检测嘈杂的像素。细胞状态基于转换函数F在离散的时间段被更新，显示了操作功能基于时间和邻居像素。•(4)通过i，j的协调，在这种关系下是下一个状态的细胞。在嘈杂的状态，结果值的函数显示像素的分布超过阈值。显示这个函数是如何获得的。(5)最后，统计参数的比在•F(i,j),Eq.(6)显示点是如何得到的。在（i，j）的协调下，演示了噪音的存在。F(i，j)的比值的统计参数证明了，是噪声存在的阀值。因此，通过假设一个阈值(经实验)，嘈点可以被检测到。||,18iciDXXi11nmiiNXn211()1nsiiNDDn，qE（4）1,,1,11,1,1,11,11,11,1[,,,,,,,]tttttttttijijijijijijijijijSFSSSSSSSS(4)(,)msNFijN1,(,)0,(,)(,)FijFijNosieij使用模糊元胞自动机进行噪声转变•一个更合乎逻辑的合适的行为是在附近的元胞自动机得到像点的模糊值。提出的方法中包括冯诺依曼结构，一个二维模糊元胞自动机被使用了。基于转换函数F，依赖于当前的状态邻居，细胞的状态被更新在离散的时间步。据韦伯定律，人的眼睛在一个相同的光背景下无法分辨图像的细节。因此，操作函数值替换嘈杂点是可行的，如图7。•因此，如图(8)是基于冯诺依曼结构，关系到嘈杂的设置用于不分明化点的隶属度；Mi（x）是模糊隶属度函数的值，根据韦伯的法律，Xi社区的价值点和W的值这里假定为127.5。根据平均引力，Eq.(9)用于逆模糊化和重置价值。如图9：在Y新值的像素里。根据模糊隶属值和相关原理，在正确的像素区，逆模糊化函数的返回值被定义。假设一个阈值为收敛变化的像素，经实验我们可以重复提出一个方法来获得稳定的状态。1,,1,1,11,[,,,]tttttijijijijijSFSSSS||(),0255iiwxMxxw11,0255niiiniiMxYxM结论•本文中，提出了一个使用元胞自动机和模糊逻辑算法的混合方法。使用模糊细胞噪音自动机应对噪音增强，简单、稳健、并行的方式和分配能力是它的主要优势。以前的传统的方法，不考虑边界像素，变化通常发生在中心值与邻元素；但是，该文方法噪声的存在影响了中心值，使用模糊元胞自动机的邻元素具有很好的性能。该方法在本文中用冯诺依曼社区结构使模糊元胞自动机，应用于著名的灰度测试图像。为了对该方法的改进，视觉标准和数值标准所提出的方法与其他著名的方法和大多数结果进行了比较验证。使用其他不同的邻域结构和组合这些方法对于消除高噪声图像的问题是值得担忧的。时间安排•2.16－2.28查阅中外参考文献，翻译一份英文资料•3.1－3.15消化吸收参考文献及资料，撰写毕业设计开题报告•3.16－4.19掌握MATLAB图像处理工具箱的使用•4.20－5.17编写程序实现医学图像增强处理•5.18－5.24撰写毕业论文（设计说明书）•5.25－6.2修改完善毕业论文，进行毕业设计成果演示和验收•6.3－6.7准备和进行毕业论文答辩