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.     

基于三维小波变换的医学图像压缩编码

本文提出了一种基于三维小波变换的医学图像压缩编码算法.根据图像经过小波变换以后的系数特征,本文改进了传统的基于块分裂编码算法(SPECK)所使用的原始的零块分裂方式,提出了一种新的零块分裂方法,该方法有效地提高了编码的有损和无损压缩性能.试验结果表明,本文算法的性能优于JPEG2000编码算法.     

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。     

Tamura纹理分析应用于HIFU监控的离体研究

目的 探讨在高强度聚焦超声(HIFU)辐照过程中,超声图像与HIFU辐照产生凝固性坏死的关系,以提高监控超声对HIFU凝固性坏死的判断灵敏度.方法 在相同声强、辐照时间、辐照深度情况下,HIFU定点辐照离体牛肝,观测靶区辐照前及辐照结束后即刻、1 min、5 min的声像图变化和灰度值变化,并对靶区声像图进行小波变换,对经过小波变换后得到的9幅图进行tamura纹理分析,再用支撑矢量机(SVM)筛选参数并得到决策超平面.结果 超声图像基于小波变换的tamura纹理分析可以评价HIFU凝固性坏死情况,其灵敏度高于用灰度评价(x2=15.211,P<0.05).结论 声像图基于小波变换的tamura斑纹分析判断HIFU辐照的靶组织有无凝固性坏死优于灰度评价.     

一种基于离散Tchebichef正交多项式和傅里叶梅林矩的局部多特征图像检索算法

提出了一种基于离散Tchebichef正交多项式和傅里叶梅林矩的局部多特征图像检索算法。通过对图像进行正交变换和多分辨率重排序,在变换域中提取出纹理、颜色和形状特征,生成具有较强区分能力的图像特征。由于傅里叶梅林矩具有旋转不变性,因此在处理发生旋转变换和平移变换的图像时,检索效果较好。最后,对提出的算法用多个数据集进行了检索实验,并对实验结果进行了比较和分析。     

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.     

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。     

基于小波变换的高强度聚焦超声消融兔VX2乳腺肿瘤声像图纹理分析

 目的 探讨高强度聚焦超声(HIFU)治疗过程中多分辨率小波分析纹理参数对凝固性坏死的判断,提高超声监控判断凝固性坏死的灵敏度。方法 HIFU辐照在体新西兰大白兔VX2乳腺肿瘤,按辐照强度分为90 W、120 W、150 W 3组（每组40只）,辐照时间均为3 s。采集辐照前后的声像图,通过小波变换提取声像图纹理参数,使用支撑适量机(SVM)建立决策平面,分析样本。结果 利用小波变换提取声像图纹理参数对HIFU消融组织凝固性坏死的判断高于灰度评价,且差异具有统计学意义(P相似文献   

基于最小二乘法的彩色模板人脸检测算法

人脸检测(Face detection)是人脸信息处理中一个重要的研究方向,检测方法主要包括:基于肤色,利用肤色信息分割出候选区域,再结合人脸几何特征或灰度特征验证候选区是否为人脸[1-3];基于启发式模型,首先抽取待检测图像的几何、灰度、纹理等特征,通过判断是否符合人脸特征来检测人脸[4-7];基于统计模型,将人脸区域看作一类模式,即模板特征,使用大量的"人脸"与"非人脸"样本训练、构造分类器,通过判断图像中所有可能区域属于哪类模板的方法实现人脸检测[8-11].针对彩色图像中正面和侧面人脸检测问题,本研究提出一种基于最小二乘法和模板的人脸检测算法.该算法首先利用人脸图像样本库合成彩色人脸模板,然后利用最小二乘法对人脸模板和待检测图像进行操作,最后根据阈值判断原理判断待检测图像是否为人脸.现将该算法的设计和实验过程叙述如下.     

医学影像图像融合技术研究

目的 通过对医学影像设备图像融合技术的分析,对比研究小波图像融合法的优势.方法 对图像融合各环节进行分析,得到传统融合技术图像和四种小波图像融合后的图像,通过与传统图像融合技术对比,分析各自的成像特点.结果 小波变换的四种融合算法各有优缺点.结论 小波变换融合算法较传统的融合算法效果好.