彩色图像二值化算法及应用

目的:利用灰度/色度谱平坦化技术及彩色图像质量评价作为支撑,在给出严格的图像(含彩色图像)二值化概念的基础后,提出一种新的彩色图像二值化算法,此算法可以对图像进行挖掘和隐藏,并且还提出一种新的23位彩色图像格式。方法:采用Zadeh-X变换算法,保证变换前后的图像具有相同的平均亮度值,并利用保值二值化变换算法增加变换后的二值化图像色彩亮度。结果:提高了图像的对比度和可分辨性,使二值化图像增加了一种新的图像格式:23位位图格式,这种格式使图像的信息量大大减少,可便于压缩。结论:这种彩色二值化扩展了传统意义的黑白图像二值化的概念,使二值化的应用更加广泛,并且利用此方法还能对图像进行隐藏和挖掘,新的图像格式还可用来并提高了对比度,使图像的信息量大大减少,以便用于压缩。     

眼底图像参数测定系统

本文介绍一种能与传统的眼底相机匹配的眼底网像处理系统。该系统不仅具有能对患者的病历信息与眼底图像信息进行集成管理的小型数据库，还具有眼底图像处理和测量的功能模块。     

一种利用直方图特征峰的肾小球图像分割方法

根据肾小球医学图像的特点,提出了一种新的基于直方图特征峰的图像分割方法。通过定位图像的特征峰,从而有效地坚小球医学图像进行阈值化。经实验证明,本提出的算法能快速、准确地分割肾小球图像。     

基于Zadeh-X变换的图像隐藏和挖掘技术

提出了用于底层图像挖掘和隐藏的Zadeh—X变换方法，同时巧妙的运用了人类视觉的对比度分辨率限制（只能分辨大于5个灰度／色度级的图像成份）对图像进行隐藏和挖掘。我们首先通过图像的灰度谱，获取图像的灰度分布信息，然后用Zadeh—X变换对原始图像进行白、黑或其它背景颜色的隐藏，隐藏后的图像具有很好的伪装性。我们同样也可用Zadeh—X变换从隐藏后的图像中把原始图像不失真地恢复出来。     

图像挖掘技术及医学应用

目的：图像挖掘技术作为图像处理的一个分支,是一门正在受到强烈关注的学科。随着图像获取和存储技术的发展,人们每天都可以获取许多有用的图像信息,但缺乏有效的分析技术分析这些数据,因此如何获取包含许多有用的信息图像数据,并充分利用这些图像数据,是目前图像挖掘技术所讨论的热点。本文就对图像挖掘的研究和应用现状进行了深入研究和分析。方法：通过阐述图像挖掘的概念、主要框架、底层图像挖掘和高层图像挖掘的主要技术,探讨了图像挖掘技术在生物医药和DNA分析中、医学影像数据分析中及法医学中的应用。结果：图像挖掘技术是一种有效分析、获取图像中所隐含的有用信息、图像数据之间的关系和其他隐含的模式的技术,而且,随着工程学和医学学科的交互渗透,图像挖掘技术也开始应用于医学领域中。结论：本文总结了目前比较常用的图像挖掘技术,同时结合我们在该领域所做的工作,对涉及的技术进行了阐述,并指出今后在医学应用中的研究方向。     

磁共振图像的分割

近年来，磁共振图像在临床上的应用越来越广泛和深入，但是，制约磁共振图像在临床上广泛应用和研究的一个瓶颈问题是图像分割。自从８０年代末磁共振图像应用于临床检查以来，人们提出了众多的磁共振图像的分方法。这些方法中有经典的方法，如阈值法、基于边界的方法和基于区域的方法；有现代的方法，如概率统计的方法、基于知识的方法、模糊方法和人工神经网络的方法等。本文对这些方法进行了综述和讨论。     

一种数字胸片图像肺部区域的自动分割方法

数字胸片放射图像由于具有很宽的动态范围，普通的图像后处理方法难以获得满意的效果。采用按解剖区域的自适应处理方法可以获得比较好的效果，但需要进行图像的自动分割。本文介绍一各肯效的肺部区域的自动分割方法。该方法根据胸片图像直方图的特征，自动确定肺部区域和给膈及下膈膜区域的阈值。     

磁共振图像的分割

近年来,磁共振图像在临床上的应用越来越广泛和深入,但是,制约磁共振图像在临床上广泛应用和研究的一个瓶颈问题是图像分割。自从７０ 年代末磁共振图像应用于临床检查以来,人们提出了众多的磁共振图像的分割方法。这些方法中有经典的方法,如阈值法、基于边界的方法和基于区域的方法;有现代的方法,如概率统计的方法、基于知识的方法、模糊方法和人工神经网络的方法等。本文对这些方法进行了综述和讨论。     

股骨CT图像轮廓跟踪方法

目的 为重建和测量股骨的解剖结构，需要大量地读取CT图像的信息，以获得股骨轮廓的坐标值。方法本研究采用直方图阈值图像分割、Kirsh边缘提取法获得股骨的二值化轮廓图像。结果轮廓坐标的提取应用了“迷宫”边缘跟踪算法。结论本方法可大量、快捷、正确地提取图像轮廓信息。     

浅谈医学数字图像的分割

随着信息技术的快速发展,医学数字图像处理技术在实际中的应用越来越广,比如从脑电图中提取癫痫特征波来诊断癫痫病,从心脏的MR图像中提取心脏病变的信息等等。医学数字图像处理的目的是为了便于医生或机器更好地观察或识别图像。在获取医学图像时,由于噪声等原因,图像可能有一些不十分清楚的地方,妨碍医生根据图像作出正确的诊断。无论是为了何种目的,图像处理的关键一步是对包含有大量各式各样景物信息的图像进行分解,使病灶部分显示得更清楚[1]。分解的最终结果就是图像被分成一些具有各种特征的最小成分,这些成分就称为图像的基元。产生这些基元的过程就是图像分割的过程。     

一种分形方法在医学图像压缩中的应用

采用了一种新的基于分形的图像压缩方法对一脑CT图像进行了图像压缩。结果表明 :压缩比为 45 .0 2 ,峰值信噪比PSNR为 2 7.5db ,运算时间为 0 .75h。利用分形实现图像数据压缩处理可以获得高的压缩比 ,压缩后能够保持信号与图像特征基本不变 ,有较广的应用前景。     

一种适用于正电子断层图像去噪研究的简易图像模拟方法

正电子断层成像作为一种先进的成像技术,广泛地应用于临床诊疗和医学研究。正电子断层成像设备昂贵,成像药物具有放射性,所以相关图像处理研究大多以电脑模拟生成的正电子断层图像作为研究对象。目前比较常见的正电子断层图像模拟方法主要是基于蒙地卡罗法,使用GATE或者SimSET来得到模拟图像。这些模拟方法较为复杂,整个模拟过程也需要花费大量的时间。为此提出一种PET图像模拟方法,通过对比模拟图像与真实图像经小波去噪处理后的结果,进而论证模拟方法的有效性。该模拟方法基于Matlab平台,以实际物理模型的数码照片作为蓝本,通过拉登变换并加入强度为5的泊松噪声,最终得到模拟PET图像。在小波去噪的处理中,选择图像的SNR、CR、FWHM等指标进行对比。对比结果表明,经过小波去噪处理后的模拟图像与真实图像在SNR与FWHM两个指标中具有相同的变化趋势,在CR指标中,图像变化率误差小于10%。实验结果证明,该模拟方法是合理有效的。     

图像处理工具箱测定卵泡的形态参数

目的:数字图像处理被广泛的应用在生物医学领域,并取得一些成果,但对卵泡形态参数进行测量的系统报道不多.本文研究利用计算机图像处理技术,对促排卵治疗患者的卵泡形态参数进行测量,在生殖医学的临床诊断方面有重要的现实意义和广阔的应用前景.方法:使用The MathWorks公司的MATLAB软件中的图像处理工具箱(image pro-eessing toolbox)编写程序.先将获取的原始卵泡图像先进行四步预处理:一、提取原始图像,二、估计背景亮度,三、调整背景,四、调整对比度;然后再进行四步图像分割:一、提取图片,二、图像二值化,三、面积围封,四、确定边界.最后对得到所需样本.测量卵泡面积、周长、最大直径、等效圆直径、似圆度五个形态参数.结果:测出比较理想的卵泡的面积、周长、最大直径、等效圆直径、似圆度五个形态参数.结论:应用图像处理工具箱(image processing toolbox)可对卵泡形态参数的实现简便的测量.     

功能图像与解剖图像融合方法的研究

为了更好地同时显示功能图像及其对应解剖图像,要选择一种更有效的显示方法。我们把图像融合的理念引入到功能图像的显示过程中,通过比较几种现有的图像融合方法在功能肱共振成像（tMRI）显示方面的效果,提出了一种改进的基于小波分析的图像融合方法。实验结果表明,这种改进的图像融合方法弥补了传统功能磁共振成像显示方面的不足,在无需阈值化的条件下,不仅可以有效地显示出功能激活区域,同时也能显示激活区域对应的解剖信息,具有一定的临床应用价值。     

基于FPGA的实时X线医学图像处理系统

X线图像的实时处理要求系统具有强大的运算能力和数据吞吐能力.本研究介绍了一套基于FPGA的图像处理系统,可以对输入的X线图像进行多种实时处理,包括回归滤波、数字减影、基于7×7模板的图像增强以及基于双三次插值的图像缩放等,并生成多种接口的显示图像.该系统可以应用于透视和血管减影造影等多种场合.由于采用高度集成的FPGA器件,整个系统功能强大,结构小巧紧凑.实验结果表明,系统工作稳定,可以初步满足临床应用要求.     

一种基于图像分割的医学图像融合方法

提出一种新的图像融合算法 ,用于临床治疗计划设计时对病灶的确定。文中采用改进的Canny算子对病灶边缘提取方法进行了研究 ,根据局部直方图计算对非目标轮廓进行抑制。通过对图像配准建立空间映射关系 ,将一种图像中的病灶边缘特征与其它相应的图像进行叠加 ,获得具有病灶边缘和解剖结构特征的融合图像。本文的融合算法简单、直观 ,临床实用性强     

Improved Strategies for Parallel Medical Image Processing Applications

In order to meet the demands of high efficient and real-time computer assisted diagnosis as well as screening in medical area, to improve the efficacy of parallel medical image processing is of great importance. This article proposes improved strategies for parallel medical image processing applications, which is categorized into two genera. For each genus individual strategy is devised, including the theoretic algorithm for minimizing the exertion time. Experiment using mammograms not only justifies the validity of the theoretic analysis, with reasonable difference between the theoretic and measured value, but also shows that when adopting the improved strategies, efficacy of medical image parallel processing is improved greatly.