【摘 要】
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医学图像的分析与处理是图象处理技术应用的重要分支,同时由于医学图像的特殊性,使之一直成为广大图像处理工作者的研究对象.该课题的研究目的主要有两部分:一是结合小波变换
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医学图像的分析与处理是图象处理技术应用的重要分支,同时由于医学图像的特殊性,使之一直成为广大图像处理工作者的研究对象.该课题的研究目的主要有两部分:一是结合小波变换的基本原理,研究基于Mallat快速算法的正交、双正交小波变换和基于多孔算法的二进小波变换在图像处理应用中的特点和意义;二是深入研究二进小波变换在多模态医学图像融合、图像去噪和图像分割技术中的具体应用及其优越性.该文在研究小波变换基本原理与特点的基础上,深入探讨基于离散二进小波变换的多尺度边缘检测,对其在图像融合、图像去噪和图像分割领域的优越性和特点进入深入研究,提出新的方法和思路.在图像融合领域实现了特征级图像融合,与传统的正交小波变换作对比研究,选取有效的检测法则,融合图像的交互信息和峰值信噪比等检测指标表明此方法优于传统的像素级融合算法;在去噪领域实现自适应多尺度阈值选取,去噪法则不仅能有效去除噪声,而且能保留边缘等重要特征,和传统的小波阈值去噪法相比,信噪比等指标验证了此方法的优越性;在图像分割领域作了探索性研究,同样得出较好的分割效果.该文在应用二进小波变换时,不同于以往的从极大模值点重建图像,而是利用多尺度极大模值点的特征进行一系列算法的研究,对两个方向的小波系数进行相关处理,最后从处理后的小波系数重构图像.实用性代码的实现验证了此重构算法的简单有效性.相关的融合、去噪和分割算法的实现有望为临床医学提供方便有力的工具.
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