【摘 要】
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医学图像处理是模式识别的一个重要分支.就图像处理及识别技术而言,我们已经提出了一系列卓有成效的理论及方法.然而该技术的普及和应用,在很长一段时间里都不尽如人意,究其
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医学图像处理是模式识别的一个重要分支.就图像处理及识别技术而言,我们已经提出了一系列卓有成效的理论及方法.然而该技术的普及和应用,在很长一段时间里都不尽如人意,究其原因,不同的应用对图像处理有着不同的需求.本文以在医学行业中的应用为例,探讨了在开发计算机辅助乳腺癌早期检测系统中,对乳腺X-ray图像的预处理,边缘检测方法的设计与实现.在X-ray图像的归一化与增强中采用的方法,是一种改进了的基于模糊集的小波变换算法,使得处理后的图像更清晰,同时保持了被增强区域的结构信息,有效地避免了因图像增强而造成部分结构信息丢失.针对微钙化点这种高频信号图像对于去噪和背景干扰的需求,采用差分图像去噪和局部阈值相结合的分割方法除去不相关的低频背景,得到只含有高频微钙化点的图像,从而实现了对微钙化点的准确定位.采用基于插值的亚像素细分算法(ISEDABI)和动态阈值Canny算子,在乳腺X-ray图像的边缘检测中有效地避免了因为用固定阈值进行边缘检测很可能导致边缘在模糊处丢失(或者表现为边界上的不连续性)等问题.最后,该文对预处理,边缘检测的结果从图像效果、处理时间和信噪比等方面进行了分析和比较.
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