牙病图像处理系统

论文摘要

近几十年来，随着理工农医各个学科和产业的发展，在生产和生活中出现了越来越多的大量的需要分析和处理的信息和图像，所需的工作量日益增长。目前数字图像处理技术已经应用到了工农业的很多方面，医学图像处理技术就是其中的一个方面。首先讨论了图像去除噪声的问题。在去除噪声方面论述了常用的几种消噪方法。很多消噪的方法可以很好的去除噪声对图像的影响，但是在消噪的同时也弱化了图像中目标区域的边缘，不利于基于边缘的图像分割算法的使用。利用口腔图像信息，将改进的矢量中值滤波方法应用于图像的预处理中，并将其实验结果与理想滤波器效果进行对比，结果表明，该方法运算速度快，图像显示效果令人满意。其次，目标区域和背景区域的分离是图像分割的主要内容，也是本文研究和论述的重点。根据口腔图像的特点和逆行性牙髓炎病灶的特征，采用了迭代式求图像最佳阈值算法实现了图像的分割二值化。实现了图像中的逆行性牙髓炎病灶的分割，并在分割的基础上采用轮廓提取算法得到目标轮廓，形成链码，求出特征值。试验结果表明，该方法很好的避开了口腔中间的空洞对分割和测量结果的影响。在调查研究国内外医学图像分割的状况及最新的研究成果的基础上，结合对图像处理及模式识别的学习，重点阐述了迭代式求图像最佳阈值分割算法和模式特征计算方法，为实现用计算机代替人完成口腔疾病的观察和分析作出了一定的工作。

论文目录

• 内容提要
• Summary
• 第一章 绪论
• 1.1 概述
• 1.2 课题背景及研究的意义
• 1.2.1 研究背景
• 1.2.2 研究意义
• 1.3 课题研究的主要内容
• 1.3.1 基于改进矢量中值滤波图像增强算法
• 1.3.2 并行区域分割方法
• 1.3.3 基于边界的目标表达和特征测量
• 1.3.4 基于逆行性牙髓炎病变特征的选择算法
• 第二章 口腔医学知识和医学图像处理理论
• 2.1 口腔医学基本知识
• 2.1.1 口腔疾病危害
• 2.1.2 计算机断层成像扫描技术
• 2.1.3 计算机辅助诊断
• 2.2 图像处理基础
• 2.2.1 图像格式
• 2.2.2 数字图像的基本特征
• 2.2.3 目标图像的特征描述与表达
• 第三章 口腔图像采集和预处理技术研究与实现
• 3.1 颜色空间
• 3.1.1 RGB颜色空间
• 3.1.2 YCbCr颜色空间
• 3.1.3 HSI颜色空间
• 3.1.4 灰度直方图统计
• 3.2 口腔图像预处理
• 3.2.1 图像增强技术
• 3.2.2 基于矢量中值滤波的图像增强
• 第四章 口腔图像分割技术研究与实现
• 4.1 图像分割技术
• 4.1.1 直方图阈值分割
• 4.1.2 基于分类和聚类的分割方法
• 4.1.3 基于区域的分割方法
• 4.1.4 基于模糊集理论的分割方法
• 4.1.5 基于形变模型的分割方法
• 4.2 图像分割的评价
• 4.3 迭代求图像最佳分割阈值算法
• 4.4 口腔图像边缘的轮廓提取
• 第五章 口腔图像病灶特征的提取和选择
• 5.1 逆行性牙髓炎病变分析的医学依据
• 5.1.1 牙髓炎病变的类型
• 5.1.2 形态学分析依据
• 5.2 逆行性牙髓炎特征的选择与提取
• 5.2.1 特征的选择
• 5.2.2 特征选取
• 结论
• 参考文献
• 论文摘要
• ABSTRACT