数字CR医学图像自适应增强方法研究

论文摘要

数字CR医学放射图像以其高灰阶分辨率、强大的计算机图像后处理功能、小辐射剂量、无胶片诊断、异地会诊等优势，深受放射医生的青睐，已成为医学成像技术新的热点。然而在数字CR医学图像的放射成像过程中，由于人体结构和组织的复杂性以及成像系统中的X线散射、电器噪声等各种不利因素的影响导致图像质量的下降，主要表现为细节模糊、对比度差，大大影响医生的分析和诊断。为此，通常需要对CR医学图像进行增强处理以改善其视觉质量，便于医生更准确地诊断。 论文阐述了数字CR医学图像增强技术的一般理论基础，综述了国内外现有医学图像增强方法的特点及缺陷，指出存在缺陷的重要原因是没有考虑人体不同部位的结构和密度特性。针对现有医学图像增强方法的缺陷，提出根据人体不同部位的特点采用适合不同部位的自适应CR医学图像增强算法，研究内容如下： 提出了基于图像灰度的正弦函数的CR医学图像自适应增强算法，根据原始图像的强弱实现不同强度的边缘细节增强处理，从而实现原始信号的非线性变换。 提出了基于像素灰阶熵的CR医学图像自适应增强算法，根据像素的邻域灰阶变化增加或减小边缘细节增强幅度，以避免平滑区的噪声放大。 提出了基于邻域标准差与均值之比的CR医学图像自适应增强算法，采用标准差与均值之比作为自适应地调节细节增强系数的根据。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 CR组成
• 1.3 CR图像特点
• 1.4 国内外现状
• 1.4.1 国外CR产品简介
• 1.4.2 国内CR产品简介
• 1.5 问题的提出及论文主要研究内容
• 2 CR图像增强方法概论
• 2.1 图像的增强方法及分类
• 2.2 通常CR图像增强方法
• 2.2.1 对比度增强
• 2.2.1.1 灰阶变换
• 2.2.1.1.1 线性变换
• 2.2.1.1.2 分段线性变换
• 2.2.1.1.3 非线性变换
• 2.2.1.2 直方图均衡
• 2.2.1.3 直接对比度增强
• 2.2.2 边缘细节增强
• 2.2.2.1 微分法
• 2.2.2.1.1 梯度算子
• 2.2.2.1.2 拉普拉斯运算
• 2.2.2.2 线性反锐化掩模
• 2.2.3 平滑
• 2.2.3.1 邻域平均法
• 2.2.3.2 中值滤波
• 2.2.4 其他增强方法
• 2.3 基于空间相关的直方图均衡
• 2.4 基于边缘检测的对比度增强法
• 2.5 小结
• 3 CR医学图像自适应增强方法
• 3.1 CR图像的边缘增强
• 3.2 基于模糊蒙片的自适应CR图像边缘细节增强方法
• 3.2.1 算法基本原理
• 3.2.2 蒙片模板的选取方案
• 3.3.2.1 蒙片大小的选取
• 3.3.2.2 实验结果
• 3.3.3 细节增强系数的自适应调节
• 3.3.3.1 基于图像灰度的正弦函数
• 3.3.3.2 基于邻域标准差与均值之比
• 3.3.3.3 基于邻域像素的空间变化率
• 3.3.3.4 基于邻域灰度方差与噪声方差之比
• 3.3.3.5 基于像素的灰阶熵
• 3.3 图像增强的性能评价
• 3.3.1 细节—背景方差比（DV/BV）
• 3.3.2 算法性能评价指标
• 3.4 小结
• 4 自适应CR图像增强法在工程上的应用
• 4.1 创新项目“数字X光影像仪”简介
• 4.1.1 数字化X光影像仪（CR）
• 4.1.2 验收结论
• 4.2 CR医学图像自适应增强方法在实际工程上的应用
• 4.2.1 X线成像的基本原理及X线检查技术
• 4.2.2 CR图像自适应增强方法在骨骼系统中的应用
• 4.2.2.1 CR图像自适应增强方法在头颈部的应用
• 4.2.2.1.1 头颈部CR医学放射图像特点
• 4.2.2.1.2 自适应CR图像增强方法在头部图像处理中的应用
• 4.2.2.1.3 自适应CR图像增强法在颈椎部图像处理中的应用
• 4.2.2.2 自适应CR图像增强方法在骨盆图像处理中的应用
• 4.2.2.3 自适应CR图像增强方法在四肢图像处理中的应用
• 4.2.2.4 自适应CR图像增强方法在手足图像处理中的应用
• 4.2.3 自适应CR图像增强方法在胸部的应用
• 4.2.3.1 胸部CR医学放射图像特点
• 4.2.3.2 自适应CR图像增强方法在胸部图像处理中的应用
• 4.2.4 自适应CR图像增强方法在腹部的应用
• 4.2.4.1 腹部CR医学放射图像特点
• 4.2.4.2 自适应CR图像增强方法在腹部图像处理中的应用
• 4.2.5 自适应CR图像增强方法在乳腺中的应用
• 4.2.5.1 乳腺CR医学放射图像特点
• 4.2.5.2 自适应CR图像增强方法在乳腺图像处理中的应用
• 4.3 小结
• 5 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.1.1 研究成果及结论
• 5.1.2 论文的创新点
• 5.2 应进一步研究的工作
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表论文
• 致谢
• 个人简历