基于小波理論的醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)研究.pdf

1、在圖像處理領(lǐng)域，圖像增強(qiáng)是很重要的一方面，將圖像的可懂度提高，即根據(jù)實(shí)際應(yīng)用的需求將圖像中的一些特征進(jìn)行有針對(duì)性地突出，是圖像增強(qiáng)的主要目的。乳腺癌是腫瘤的一種，由于人體組織、光照、噪聲等各種因素的影響，使得影像中的鈣化點(diǎn)和腫物特征不是很清晰，直接影響到醫(yī)生通過(guò)X線影像對(duì)病變組織和正常組織的辨識(shí)。對(duì)此，如果在醫(yī)生診斷前先對(duì)X線影像進(jìn)行增強(qiáng)處理，突出原影像中的鈣化點(diǎn)和腫物，則可以有效地降低由于圖片清晰度不夠而為病情診斷帶來(lái)的困難，從而減小

2、誤診率。
　　基于小波理論的圖像增強(qiáng)算法很多，但是這些算法都著重于對(duì)小波系數(shù)的處理，而獲取細(xì)節(jié)信息都是采用傳統(tǒng)的將低頻子圖像進(jìn)一步分解的方法，本文注意到小波分解后高頻子圖像中依然存在大量的細(xì)節(jié)信息，如果將高頻子圖像也進(jìn)一步分解，將可提取到更多的細(xì)節(jié)信息?；诖?，本文提出一種新的醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)算法，將傳傳統(tǒng)的圖像分解方法進(jìn)行改進(jìn)，并用具有微分性質(zhì)的反對(duì)稱雙正交小波基來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像分解，在邊緣提取時(shí)克服了傳統(tǒng)算法計(jì)算量大，不滿足實(shí)時(shí)性的缺點(diǎn)

3、。
　　對(duì)乳腺圖像增強(qiáng)的目的在于凸顯其中的鈣化點(diǎn)信息和腫物，基于小波的圖像增強(qiáng)算法可以對(duì)鈣化點(diǎn)有很好的增強(qiáng)，但是對(duì)于腫物特征需要用具備曲線檢測(cè)能力的曲波變換來(lái)對(duì)其實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)?，F(xiàn)有曲波圖像增強(qiáng)方法基本上都是對(duì)分解后的各個(gè)子圖像同時(shí)進(jìn)行曲波變換來(lái)實(shí)現(xiàn)的，由于曲波變換是基于Radon變換的，計(jì)算復(fù)雜且極易引起塊效應(yīng)，本文在此基礎(chǔ)上結(jié)合曲波理論將提出的小波增強(qiáng)算法進(jìn)行改進(jìn)，用曲波來(lái)檢測(cè)邊緣，用小波來(lái)細(xì)化邊緣。
　　本文基于Matlab