医学图像数字处理及识别技术研究

• 作 者: 叶晨
• 发表日期: 2012年01期
• 关键词: 数字图像处理 图像分割技术 高斯导数 目标能量函数

在20世纪20年代，第一幅数字照片通过海底电缆成功地实现了从纽约到伦敦的传输，这就是数字图像处理技术的起源。其后，数字图像处理技术发展迅速并且在生物学、化学、医学、航空航天、军事等诸多领域中都得到了非常广泛地应用，其中最典型的是在通信工程和生物医学方面的应用。在医学领域，图像处理的应用开展相对较早。医学图像包括生物切片显微图像、超声图像和X射线等图像，为使医生能够更方便准确地对病人进行诊断，我们可以采用图像处理技术来提高它们的清晰度和分辨率。数字图像处理主要是通过计算机或者其他硬件设备进行处理，其优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理并且具有灵活的变通能力。本论文先对数字图像处理技术的发展历史和研究现状做了一些简单介绍，接着再对图像技术的各个分支，包括图像增强技术，图像分割技术，图像识别技术做了详细的介绍和深入探讨。本论文实现的目标是在数字图像处理技术的基础上，通过识别软件代码的编写，实现对人体膝盖软组织结构的识别。主要理论是基于高斯导数数字图像特征（隐含图像增强，边缘提升），建立优化的目标能量函数，通过conjugate-gradient方法求得边缘位置点，连接所有的边缘位置点就形成了板类结构或器官的边界，从而实现了图像分割。采取的技术路线和实施方案是先在前期建立高斯数学模型，在此基础上编写代码识别软件，最终达到识别组织的目的。