【摘 要】
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该文首先介绍了超声成像系统并分析了超声成像系统的模型和超声成像的特点,然后转向蓬勃发展的图像处理,主要是医学超声图像的处理.在分析了超声图像的成像特点以及人体组织
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该文首先介绍了超声成像系统并分析了超声成像系统的模型和超声成像的特点,然后转向蓬勃发展的图像处理,主要是医学超声图像的处理.在分析了超声图像的成像特点以及人体组织等因素的影响后,指出要先对图像进行滤波增强.该文对国内外有关图像滤波的方法进行了综合分析和比较,并在前人的基础上进行了改进,提出了超声图像滤波的较好的方法.其次,在进行滤波以后对图像进行了边界提取和分割,主要是对图像的边界进行提取.这是准确判定病灶部位与其周围组织不同的关键所在.该文在总结前人成果的基础上,提出了相应的改进算法,尤其是对蛇模型方法.同时还提出了自己的算法:基于边缘流动和形态学相结合的图像分割方法.最后给出了试验结果,用以验证不同方法的有效性.
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