基于小波变换反锐化掩模CR医学图像增强研究

论文摘要

数字CR,在医学放射图像当中它的动态范围大、细节较多、但对比度较低,为了满足医生的临床医学诊断需求,必须对CR图像进行增强,以提高对比度。然而,目前通用的CR图像增强算法存在着一定的不足,如：线性反锐化掩模法处理含有噪声的CR医学图像时,导致其在对比度增强的同时,噪声方面增强过度,使得信噪比反而降低,丢失了图像细节。为了对CR图像进行细节增强,针对线性反锐化掩模的缺点,提出了一种基于小波变换反锐化掩模算法的CR医学图像增强方法。这种方法是在对原始的CR医学图像进行小波变换后,利用小波相位特性去掉噪声的方法,然后再经反锐化掩模算法对CR图像进行增强。所提出的新的CR图像增强方法,不仅可有效地增强CR的对比度,而且明显地降低了CR图像的噪声。实验结果表明,经过几种CR图像增强方法的比较,所提出的CR图像增强的新方法,处理后的CR图像无论在水平、垂直和对比度等质感更加清晰,有利于医生的临床诊断需求。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 数字CR医学图像增强的研究目的和意义
• 1.2 数字CR在国内外研究现状
• 1.3 CR组成
• 1.3.1 计算机X射线摄影CR
• 1.3.2 CR图像的临床应用特点及发展趋势
• 第二章 CR图像增强原理
• 2.1 CR医学图像自适应增强方法
• 2.1.1 自适应的图像增强方法
• 2.1.2 自适应CR图像增强非线性滤波算法
• 第三章 CR医学图像反锐化掩模增强法
• 3.1 线性反锐化掩模法对CR图像进行增强
• 3.2 非线性反锐化掩模法对CR医学图像增强
• 第四章 基于小波变换反锐化掩模法CR图像增强
• 4.1 图像的小波分解
• 4.1.1 小波分析理论
• 4.1.2 图像的小波变换
• 4.2 小波相位滤波
• 4.3 同一尺度内相位比较
• 4.4 小波相位噪声去除后的CR图像的增强
• 第五章 CR医学图像几种增强方法的对比与分析
• 5.1 线性反锐化掩模CR灰度图像增强
• 5.1.1 线性3*3程序
• 5.1.2 线性5*5程序
• 5.2 非线性反锐化掩模CR医学图像增强
• 5.2.1 添加椒盐噪声后进行均值滤波程序
• 5.2.2 添加高斯噪声后进行均值滤波程序
• 5.3 中值滤波
• 5.3.1 添加椒盐噪声3*3程序
• 5.3.2 添加高斯噪声3*3程序
• 5.3.3 非线性5*5的程序
• 5.4 基于小波变换反锐化掩模程序
• 5.4.1 主程序
• 5.4.2 小波变换的3*3程序
• 5.4.3 小波变换的5*5程序
• 5.5 实验结果分析
• 结论
• 致谢
• 参考文献