基于小波变换的医学图像增强方法的比较分析

介绍了3种基于小波变换的医学图像增强方法和其原理,分别应用这3种增强方法对一幅磁共振医学图像进行了增强处理,对实验结果数据进行对比分析,说明它们在医学图像增强效果上的差异。     

小波变换在医学图像融合中的应用

图像融合是医学图像处理中的关键技术。文中探讨了基于小波变换的医学图像融合方法。首先对源图像进行小波多尺度分解,然后采用基于窗口的融合规则进行小波系数融合,最后通过小波逆变换重构融合图像。实验结果表明,该方法能在保留原图像信息的情况下增强融合图像的细节信息。     

基于小波分析的医学图像增强研究

目的：探讨小波分析在医学图像增强方面的应用价值。方法：采用MATLAB6．5对512×512的CT图像进行实验,依据医学图像特点改进了图像子带小波增强算法。并将结果与常规的图像增强算法进行对比。结果及结论：实验证明：改进的图像子带小波算法可以增强图像的细节特征,并且适合人的视觉特性,提升了医学图像的清晰度,可有效避免平坦区域噪声过度增强的问题。通过实验证明文中采用方法有一定的实践价值和意义。     

基于多小波变换的医学图像压缩

本文介绍了多小波变换的基本概念、多小变换变换的特点以及GHM多小波。同时对多小波变换的实现中的若干细节问题进行了说明，其中包括预处理、边界延拓、二维多小波变换等，最后对多小波用于医学图像压缩进行了研究，最终的实现结果表明，在现有的用于小波变换的编码模型中，选用通当的多小波函数，也能得到与小波变换相当的编码性能，这一结果说明，若针对多小波变换的特点，设计相应的编码方案，图像编码的性能可能还有一定的提升空间。     

基于小波包变换的医学图像融合方法

为满足医学图像临床辅助诊断和治疗的需要,将小波包变换和自适应算子相结合,提出一种新的医学图像融合算法.算法首先对已配准的医学图像进行小波包分解,并采用自适应算子对小波系数及分解子图像进行处理,通过小波包重建,获得高质量的医学融合图像.该方法克服了小波变换不能兼顾图像高频成分的缺陷,并且可以根据不同的医学图像自动调整融合规则的权重系数,有效避免了设置固定权重系数造成的融合误差.实例融合仿真验证了算法的有效性和先进性.     

医学图像的小波变换融合算法研究

针对不同分辨率的PET和MRI图像,探讨医学图像中功能成像和解剖成像的融合问题.提出一种基于小波变换的多尺度分解对人脑PET和MRI图像的融合算法,选取测量活跃性等级-系数分组-系数合并的融合规则,对多尺度小波变换的图像融合方法和普通像素加权平均融合方法进行仿真,并运用熵和交叉熵两种方法评价仿真结果.结果表明,该方法能有效融合功能信息和解剖信息,避免虚假信息引入.得到最佳分辨率的融合图像,提高医学图像的可信度,对临床诊断和治疗有一定参考价值.     

基于小波变换的医学图像压缩

简要介绍基于小波变换的图像压缩法，并提出了一种在matlab平台上实现基于小波的医学图像压缩的新方法。     

基于小波变换的医学图像压缩

简要介绍基于小波变换的图像压缩法，并提出了一种在matlab平台上实现基于小波的医学图像压缩的新方法。     

小波分析在医学中的应用

小波分析方法是一种新的信号分析方法，由于其具有多分辨分析的特点，能较好地突出信号局部特征，在微弱，背景噪声较强的随机信号分析中具有重要的意义。本综述了这一新方法在诸如EEG，EP，ECG，医学图像等生物医学信号中的广泛应用，并对各自效果进行了分析，最后，对小波变换在生物医学信号处理中的发展作了展望。     

小波分析在医学图像处理中的应用

小波分析属于时频分析的一种分析方法.由于小波的多分辨率分析具有良好的时间域和频率域局部化特性,在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率,在高频部分采具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率,可以聚焦到分析对象的细节,因此特别适合于医学图像信号这一类突变、非平稳信号的处理,被誉为分析信号的显微镜,已成为一种图像处理的新手段.本文从小波基本理论出发,力图反映出小波分析在医学图像处理方面的特点.     

医学图像增强方法综述

医学图像增强的目的是通过图像增强的方法得到优化的医学图像,以帮助医生从图像中获得更多细节信息,进一步做出更加客观的诊断及制定更全面的治疗方案,在一定程度上可提高临床诊断的准确性。本文首先归纳总结当前应用较为广泛的医学图像增强处理技术,包括传统的图像增强方法、改进的图像增强方法、融合的图像增强方法以及深度学习方法,然后对这些方法的原理、优缺点加以分析和总结。最后指出无论是传统方法还是现代图像增强方法,都应在最大限度保留其优势的情况下进行融合,取长补短,注重简单化和时效性,使提高图像的视觉质量同时更具有实用性。     

多模态医学图像融合技术的研究与进展

医学图像融合技术是影像学技术在医学上极具特色的应用,它将解剖影像与功能影像两者有机的结合起来,实现了从单一的形态学诊断进入到功能与形态相结合的综合影像诊断。重点介绍了多模态医学图像融合的意义、融合技术的分类以及各实现方法的原理,主要包括加权平均法、多分辨金字塔法、小波变换法等常用技术,并分析了当前该领域存在的技术难点以及发展前景。     

小波分析在医学中的应用

小波分析方法是一种新的信号分析方法 ,由于其具有多分辨分析的特点 ,能较好地突出信号局部特征 ,在微弱、背景噪声较强的随机信号分析中具有重要的意义。本文综述了这一新方法在诸如 EEG、EP、ECG、医学图像等生物医学信号中的广泛应用 ,并对各自效果进行了分析。最后 ,对小波变换在生物医学信号处理中的发展作了展望。     

基于复小波域非线性扩散的超声图像去噪

超声图像易受斑点噪声的干扰,限制了其在医学诊断中的进一步应用。提出了一种将双树复小波变换(DT-CWT)与非线性扩散相结合的超声图像去噪方法。首先,对图像进行双树复小波分解;然后,高频部分和低频部分分别采用自适应对比度扩散和全变差扩散,最后重构图像。给出了实验结果,并与小波阈值收缩和全变差扩散结合的方法、基于小波和基于多小波的非线性扩散方法的图像去噪效果进行了比较。结果表明,本文提出的方法去噪效果更为优越:不但抑制噪声的能力更强,而且能够更好地保留超声图像原有的边缘和纹理特征。     

医学图像可视化与相关技术及应用

医学图像可视化是医学图像处理领域中一个十分重要而有价值的部分。它产生的时间不长 ,基本理论、技术和应用范围正在不断发展完善。本文从医学图像可视化的算法开始 ,介绍可视化中三维重建、图像配准融合等技术及其医学应用 ,并对医学图像可视化最新发展 ,尤其是结合 PACS在图像数据库管理、在线可视化等方面的发展作较为全面的介绍     

基于神经动力学的医学图像增强技术

目的探讨基于视觉神经元模型的图像增强算法在医学图像处理中的效果和自动实现的方便性。方法用基于视觉神经元ON—OFF模型的图像增强算法处理医学图像，实现对医学图像的自动增强；探讨增强算法的处理机制；分析衰减常数、增益系数和空间常数对图像增强处理的影响。结果选1例左额胶质瘤患者的T1W序列MR图像，1例右眶周及右额顶血管瘤患者的CTA图像。经图像增强处理，MR图像颅脑内部的结构更加清晰可见，图像层次丰富，组织边界分明，内容纹理层次丰富，易于观察。CTA图像处理后，血管瘤病变部位组织轮廓变得完整清晰，图像层次变得更加丰富。同时，整体对比度下降，图像视觉柔和。结论通过对大量医学图像的处理计算，证明选择适当的衰减常数、增益系数和空间常数，可以得到比较显著的图像增强效果。     

医学影像图库的设计与应用

探讨了基于Web模式的医学影像图库的设计及应用,创建的医学影像图库提供了医学影像学专业知识的整合平台和资源的交流管道,这对人们知识的累积、分享与提高很有帮助.     

基于小波分析的红外乳腺图像去噪与增强的实验研究

将小波的多分辨率分析技术运用到红外乳腺图像的降噪增强处理以改善图像质量.运用不同的阈值量化策略实现图像降噪.再引入增益因子,采用基于小波变换的增强算法突出肿块阴影.通过实验将直接增强和去噪后再增强的图像进行对比可以得到清晰度更高的图像.经处理后的乳腺图像,为临床提供了更细致明确的信息,有助于提高诊断水平.     

人工智能技术在医学影像专家系统中的应用及发展

本文对人工智能技术在常规医学及其医学影像专家系统中的发展情况作了回顾 ,阐明了在医学诊断系统中 ,主要困难在于多种疾病的同时并发 ,即在许多病人中存在着一种疾病的症状潜伏着多种其它疾病的症状的现象。而医学影像专家系统发展的困难在于高级视觉系统内在的不足 ,从医学扫描器上获得的数据可能是噪声和模糊的 ,从而增加了专家系统的复杂性。最后对人工智能技术在医学影像专家系统中的发展前景作了展望。     

应用小波变换进行心音三维时频分析的研究

应用小波变换分析方法,对正常人和典型心脏病人的心音数据分组进行不同尺度的小波变换,得出了综合反映心音的时间,频率和强度三维信息的彩色三维心音图,经小波变换的三维心音图更为直观详尽地反映出各组心音信号在不同时域、频域与强度范围内细节性的信息。对提取的时频参数进行分析,各组间存在显著性差异,该研究为临床心脏病诊断和辅助教学提供了一个有效的工具,为心音分析的进一步提供了基础资料与方法。