小波变换在医学图像处理中的应用

目的 探索小波变换在医学图像处理中的应用.方法 给出了小波变换的理论分析,并将小波变换方法应用于图像消噪,进行了仿真实验.结果 小波变换能够实现对医学图像的消噪处理.结论 小波变换的特性使其在医学图像处理领域具有很好的应用前景.     

一种基于小波变换的医学图像多分辨率编码算法的研究

多分辨率编码是提高医学图像传输和回放的有效措施.作者通过对二维图像小波变换迭代特征的分析研究,提出了一种基于小波变换的多分辨率编码算法,有效地利用了二维图像在小波域分解和重构的迭代特性.测试表明,该算法简单易行,并有较理想的压缩效果.     

一种基于多小波变换的医学图像融合技术

为了提高医学图像融合的可靠性，本文在原小波理论的基础上提出了基于多小波变换的融合方法。此方法能够有效地保留原始图像的重要特征，有着较好的融合效果。     

一种基于多小波变换的医学图像融合技术

为了提高医学图像融合的可靠性,本文在原小波理论的基础上提出了基于多小波变换的融合方法。此方法能够有效地保留原始图像的重要特征,有着较好的融合效果。     

小波变换在医学图像处理中的应用

本文介绍了小波变换的定义和类型,重点提出小波变换在医学图像处理中的优势和典型应用.指出了小波工具和医学图像处理结合必能提高医学图像质量.     

医学图像压缩中的小波变换技术

小波变换具有空间一频率局部性、方向性、多分辨率性和带宽在对数频率上等宽的优点，并与人的视觉特性接近，弥补了DCT变换的不足。作为子带编码的一种特殊形式，小波变换技术在医学图像压缩中取得了很好的应用效果，成为当前医学图像压缩方法研究中的一个主要方向。介绍小波变换技术在医学图像压缩中的应用，并讨论小波变换用于医学图像压缩的关键技术。     

一种新的小波压缩方法在医学图像压缩中的实现

介绍一各小波变换用于图像数据压缩的新方法,提出其基本的思路,并对医学ＣＴ图像进行了传统小波变换方法和新方法的计算机数据压缩编码实现,讨论了该算法与传统小波变换方法相比具有的优缺点,结果证明了该算法可对于医学图像数据效的压缩编码。     

小波变换在医学图像处理中的应用

医学成像设备的使用在辅助医生对病情做出正确诊断的过程中发挥了越来越重要的作用。由于人体器官本身具有复杂、运动、多样的特性,因此处理医学图像时需要综合多个方面的因素,这使处理医学图像的技术变得非常复杂。本文从小波变换说起,探讨其在医学图像处理上的边缘提取、去噪、图像特征加强等方面的应用,简要阐述小波变换技术在医学图像处理上的局限性,并展望小波变换的未来发展方向。     

梯度相位检测在医学图像小波边缘提取中的应用

针对小波变换不能涉及过多尺度的问题，分析了边缘类型对小波多尺度边缘提取的影响，并结合医学图像的特点，提出基于Canny算子的梯度相位法。梯度相位法认为边缘不只是在灰度发生突变的地方存在，如果某个区域，灰度沿某个方向缓慢变化。这个区域也存在边缘，只不过可以认为边缘比较粗。通过对人脑后颅骨的CT医学图像边缘提取的实验及结果定量和定性分析，证明此方法在医学罔像边缘检测中是切实可行的。     

基于小波多分辨率系数模值的并发故障检测方法

提出了利用小波分析技术进行信号奇异性检测的多重并发故障检测方法。利用小波多尺度分解技术,将信号进行多尺度的小波分解,得到不同尺度下的信号高频分量的小波系数模值,并根据奇变信号和噪声信号小波系数模值的差异,采用软阈值去噪法,对其高频分量小波系数进行去噪处理,获取不同尺度上突变信号的小波系数模值,实现对故障的检测,并可根据不同尺度上小波系数模值的对应关系,实现对多重并发故障的区分。对电网信号分析的仿真结果证实了该方法的正确性和可行性。     

医学图像融合算法的应用与研究

目的:不同的医学影像为医生提供不同的医学信息,图像融合技术逐渐成为临床诊断和医学研究的重要手段.方法:本文采用了一种基于不可分离小波框架的图像融合算法.算法首先对已配准的医学图像进行非分离小波分解,把图像分解成低频和高频子图像,针对高频分量和低频分量不同的特点,采用不同的融合规则对其进行融合,最后进行小波逆变换,得到最...     

基于小波变换的多模态医学图像融合算法

目的探讨一种基于小波变换的医学图像融合的新算法,为充分发挥现有医学成像系统的功能提供一种可靠手段。方法采用一种基于小波变换的医学图像融合新算法。首先对已配准的医学图像进行小波分解,把图像分解成低频和高频子图像,采用加权因子的融合规则对低频系数进行融合,采用基于区域能量的融合规则对高频系数进行融合,最后通过重构得到融合图像。结果该算法有效地将多模态医学图像所提供的信息融合在一起,为临床诊断提供了更充分、更可靠的信息。结论该算法是一种可行有效的医学图像融合算法。     

MATLAB小波工具箱在医学图像压缩中的应用

目的本文分析了数据压缩的必要性，说明了如何利用Madab软件中小波工具箱对图像进行分解与重构，通过实现对医学图像的压缩，对不同阈值下采用不同的小波压缩的结果进行了比较和讨论。     

小波神经网络模型在肺癌中的应用研究

目的探索小波神经网络模型在肺癌研究中的应用价值。方法给出了小波神经网络模型的理论分析，在肺癌生物医学实验研究的基础上，利用小波神经网络模型综合研究肺癌患者的各项指标对预后的影响。结果小波神经网络模型能够反映包括调控基因在内的诸多因素与肺癌患者预后之间的关系。结论小波神经网络模型可以为肺癌研究提供新途径。     

基于离散小波变换的多模态医学图像融合改进算法的研究

目的：提出一种改进的离散小波变换算法,并将其用于多模态医学图像融合。方法将源图像经过离散小波变换分解为高频和低频子图像;高频部分采用方向绝对值取大,能有效地保存图像的细节信息,低频部分使用区域能量比融合规则,保存了图像的绝大部分信息;用离散小波逆变换将融合子图像重构成融合图像。结果由3组医学图像融合效果比较可知,该算法在主观视觉效果和客观评价指标方面均优于现存的其他算法。结论该医学图像融合算法快速准确,在噪声环境和临床实例中均表现优越,可以获得较高质量的融合图像,具有较高的临床应用价值。     

小波变换在中医诊断图像中去噪处理的应用

为提高中医诊断图像的质量，应用改进的基于小波变换尺度间相关性的去噪方法，对诊断图像进行去噪处理。结果显示，该去噪方法能有效去除中医诊断图像中的噪声。     

基于小波图像压缩的远程医疗系统设计

针对医院现有网络和互联网情况，利用RSA加密算法实现文宇信息的加密，使用小波分析技术达到图像压缩，采用成熟的网络技术完成远程信息传输的设计方案。     

基于全局变量小波变换的中医诊断图像处理方法

噪声是影响中医疾病诊断图像质量至关重要的因素，噪声的存在使得图像信噪比下降，直接导致图像的某些特征细节淹没在图像噪声中不能被辨识。为了准确提取医学图像中的信息，提出了一种将全局变量最小化方法和小波变换方法相结合的医学图像处理方法，实验证明该方法能有效去除中医诊断图像中的噪声，有利于提高医师对疾病的诊断准确率。