【正文】 atform. Key words: di Orthopaedic Image centroid extraction extraction of the centre of a circle 廈門大學(xué)通信工程系 20xx 級本科畢業(yè)論文 3 獨(dú) 創(chuàng) 聲 明 本人鄭重聲明：所呈交的畢業(yè)設(shè)計(jì) (論文 )，是本人在指導(dǎo)老師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果，成果不存在知識產(chǎn)權(quán)爭議。 作者簽名 : 二〇 一 〇年 九 月 二十 日 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）使用授權(quán)聲明 廈門大學(xué)通信工程系 20xx 級本科畢業(yè)論文 4 本人完全了解 濱州學(xué)院 關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的規(guī)定。 而實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像的處理和分析是進(jìn)行放射醫(yī)療診斷的前提和基礎(chǔ) ，因此 具有相當(dāng)重要的意義和價值 。 在臨床應(yīng)用中常需要獲取醫(yī)學(xué)圖像的如區(qū)域質(zhì) 心，圓弧的圓心及半徑及兩點(diǎn)間距離等量化信息，而目前很少有專門的應(yīng)用軟件來解決這類具體問題。 本文所要研究的是對醫(yī)學(xué)骨科圖像的 處理 ，主要包括對醫(yī)學(xué)骨科圖像 的邊緣提取 ，區(qū)域質(zhì)心，圓心半徑以及兩點(diǎn)之間 距離 的測量 等 。邊緣提取的方法有很多，如經(jīng)典邊緣提取算子 ，基于 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣提取方法等。其文件存儲的格式也非常多，因此在對圖像進(jìn)行處理之前，我們有必要對這些進(jìn)行一個基本的了解。因此灰度圖像的每個像素點(diǎn)上只包含一個量化的灰度級，用來表示該點(diǎn)的亮度水平，并且通常 用 1 個字節(jié)來存儲灰度值。 廈門大學(xué)通信工程系 20xx 級本科畢業(yè)論文 9 （ 3）彩色圖像 彩色圖像的數(shù)據(jù)不僅包含亮度信息，還包含顏色信息。這就是人們常說的 24 位真彩色。 （ 1） BMP 格式 BMP 是一種與硬件設(shè)備無關(guān)的 圖像 文件格式 ，使用非常廣。 由于 BMP 文件格式是 Windows 環(huán)境中交換與圖有關(guān)的數(shù)據(jù)的一種標(biāo)準(zhǔn)，因此在 Windows 環(huán)境中運(yùn)行的圖形圖像 軟件 都支持 BMP 圖像格式 。 圖像中重復(fù)或不重要的資料會被丟失，因此容易造成 圖像數(shù)據(jù) 的損傷 。ACR 和 NEMA 聯(lián)合組成委員會，在參考了其他相關(guān)國際標(biāo)準(zhǔn) （ CNET25 JIRA、 IEEE、 HLANSI 等）的基礎(chǔ)上，聯(lián)合推出了醫(yī)學(xué)數(shù)字圖像存儲與通信標(biāo)準(zhǔn)，即 DICOM 標(biāo)準(zhǔn)。文件頭由 128 個預(yù)定義引導(dǎo)字節(jié)和 4字節(jié)前綴（“ DICOM”，用來判斷文件是否為 DICOM 文件）構(gòu)成。 DICOM 文件的標(biāo)簽格式為 (組號 ， 元素號 )，其中組號及 元素號各占兩個字節(jié) 。 VR一般為兩個字節(jié) ， 例如 ， 一個數(shù)據(jù)元素的 VR是 DA， 表示該數(shù)據(jù)元素中存儲的是日期型數(shù)據(jù) 。 (4) 數(shù)據(jù)域 (Value) 存放了該數(shù)據(jù)元素的數(shù)值 ， 該字段的數(shù)據(jù)類型由數(shù)據(jù)元素的 VR 確定 [3]。 目前 DICOM 圖像一般都是 16 位 ， 即其顯示范圍可以達(dá)到 65 536， 然而屏幕的顯示范圍只有 0～ 255， 故需要定義像素的 CT 值到屏幕對應(yīng)的灰度值的映射 。imshow()函數(shù)能夠自動設(shè)置圖像窗口 ， 坐標(biāo)軸和圖像屬性 [1]。 imshow(a，[])。 圖 像 邊緣檢測的 有以下幾個 基本步驟： （ 1）濾波。增強(qiáng)算法將鄰域中灰度有顯著變化的點(diǎn)突出顯示。最簡單的邊緣檢測是梯度幅值閾值判定。 圖 邊緣檢測的流程 經(jīng)典邊緣算子簡介 特征提取作為圖像邊緣檢測的一個重要內(nèi)容，發(fā)展了眾多的方法。 經(jīng)典邊緣算子 (1) Roberts 邊緣 算子 Roberts 算子是一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子，由 式 31給出： ={[ ),( yxf )1,1( ?? yxf ]2 +[ ),1( yxf ? )1,( ?yxf ]2 } 21 (31) 其中 是具有整數(shù)像素坐標(biāo)的輸入圖像，平方根運(yùn)算使該處理類似于在人類視覺系統(tǒng)中發(fā)生的過程。 Sobel 使用的 窗口算子如 圖 所示 (一個水平方面 ， 一個垂直方面 )。 (d)利用 2個卷積的值 ， 計(jì)算梯度作為新的灰度值 。一般來說，距離越大，產(chǎn)生的影響越小 。該算子通常由公式 35 表示： 2 ( , ) ( 1 , ) ( 1 , ) ( , 1 ) ( , 1 ) 4 * ( , )f x y f x y f x y f x y f x y f x y? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (3 5)? 式中 表示數(shù)字圖像中每個像素關(guān)于 X 軸和 Y 軸的二階偏導(dǎo)數(shù)之和，即處理后像素 處的灰度值， 是具有整數(shù)像素坐標(biāo)的輸入圖像。高斯 拉普拉斯算子通常具有如下形式： 廈門大學(xué)通信工程系 20xx 級本科畢業(yè)論文 17 2224 2 21( ) ( ) (1 ) e xp ( )22rrGr ? ? ? ?? ? ? ? ? (3 6)? 式中，σ是方差， r 是離原點(diǎn)的徑向距離，即 ， 為圖像的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)。 ◆高定位精度，即準(zhǔn)確地把邊緣點(diǎn)定位在灰度變化最大的像素上。 Canny 方法也使用拉普拉斯算子，該方法與其它邊緣檢測方法的不同之處在于，它使用2種不同的閾值分別檢測強(qiáng)邊緣和弱邊緣，并且僅當(dāng)弱邊緣與強(qiáng)邊緣相連時才將弱邊緣包含在輸出圖像中，因此這種方法容易檢查出真正的弱邊緣 [2]。 （ a）邊緣較弱的 （ b）邊緣有斷點(diǎn)的 （ c）邊緣較明顯 的 圖 三種具有代表性的目標(biāo)圖片 使用各種 經(jīng)典算子 算子 對上面三張圖片 進(jìn)行邊緣提取的效果 如圖 到圖 所示 : （ a）邊緣較弱的 （ b）邊緣有斷點(diǎn)的 （ c）邊緣較明顯的 圖 roberts 算子 （ a）邊緣較弱的 （ b）邊緣有斷點(diǎn)的 （ c）邊緣較明顯的 圖 sobel 算子 廈門大學(xué)通信工程系 20xx 級本科畢業(yè)論文 19 （ a）邊緣較弱的 （ b）邊緣有斷點(diǎn)的 （ c）邊緣較明顯的 圖 prewitt 算子 （ a）邊緣較弱的 （ b）邊緣有斷點(diǎn)的 （ c）邊緣較明顯的 圖 log 算子 （ a）邊緣較弱的 （ b）邊緣有斷點(diǎn)的 （ c）邊緣較明顯的 圖 canny 算子 由以上結(jié)果可以看出 ， sobel 算子和 prewitt 算子 對目標(biāo)圖像處理的效果基本相同且 效果較好 ； roberts 算子和 Log 算子效果較差 ，提取邊緣不夠 明顯 ； canny 算子能很好的提取出圖像的邊緣，但由于 Canny 對弱邊緣敏感， 使得所需要邊緣沒能很好的分離出來 。形態(tài)學(xué)圖像處理的應(yīng)用可以簡化圖像數(shù)據(jù)，保 持它們基本的形狀特性，并除去不相干的結(jié)構(gòu)形態(tài)學(xué)。 腐蝕運(yùn)算 可以用下圖來說明 ：在圖 中，左邊是被處理的圖象 X(二值圖象， 針對的是黑點(diǎn) )，中間是結(jié)構(gòu)元素 B，那個標(biāo)有 origin 的點(diǎn)是中心點(diǎn)，即當(dāng)前處理元素的位置。所有滿足上述條件的 a 點(diǎn)組成的集合稱做 X被 B膨脹的結(jié)果?？梢钥闯觯?X 的所有范圍，就象 X膨脹了一圈似的。 開運(yùn)算的描述 見圖 。這就是開運(yùn)算的作用。一般來說，閉運(yùn)算能夠填平 小孔 ，彌合小裂縫，而總的位置和形狀不變， 這就是閉運(yùn)算的作用。這句話可以這樣來理解：在兩個小島之間有一座小橋， 把島和橋看做是處理對象 X，則 X 的補(bǔ)集為大海。所謂骨架，可以理解為圖象的中軸，例如一個長方形的骨架是它的長方向上的中軸線；正方形的骨架是它的中心點(diǎn)；圓的骨架是它的圓心，直線的骨架是它自身，孤立點(diǎn)的骨架也是自身 [2]。 （ a）邊緣較弱的 （ b）邊緣有斷點(diǎn)的 （ c）邊緣較明顯的 圖 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法處理結(jié)果 由圖 （ a）和圖 （ b）可以看出數(shù)學(xué)形態(tài)的方法對于邊緣較弱的目標(biāo)圖像提取效果很差而對于邊緣較明顯的目標(biāo)圖像效果較好；由圖 （ b）可以看出數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法能夠?qū)⑦吘壍臄帱c(diǎn)一定程度的連接起來，因此可以考慮用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法將有斷點(diǎn)的邊緣連接起來。 基于以上結(jié)果 可以考慮對圖像進(jìn)行 邊緣提取操作前先對目標(biāo)圖像進(jìn)行歸一化的預(yù) 處理 。該圖像 I 的均值和方差定義為 式 37和 38： 11001( ) ( , )HWijM I I i jWH????? ?? (3 7)? 11 2001( ) ( ( , ) ( ) )HWijV A R I I i j M IWH???????? (38)? 歸一化后的圖像 G可用式 39表示（式中為給定標(biāo)準(zhǔn)值） ： 200200( ( ( , ) ( ) ) , ( , ) ,( , )( ( , ) ( ) ) ,.V A R I i j M IM I i j MVARG i jV A R I i j M IMVAR? ?????? ??? ??? 其 它 (39)? 廈門大學(xué)通信工程系 20xx 級本科畢業(yè)論文 25 綜上分析， 我們可以考慮對圖像先進(jìn)行歸一化預(yù)處理 。本文針對臨床醫(yī)學(xué)對骨科圖像處理的具體要求，設(shè)計(jì)了一個對 醫(yī)學(xué)骨科圖像 進(jìn)行 信息處理 的骨科圖像信息處理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對區(qū)域質(zhì)心，圓弧的圓心和半徑以及兩點(diǎn)之間的距離等信息的測量。 骨科圖像信息處理系統(tǒng)的 功能介紹 該 系統(tǒng)的 功能模塊組成 及實(shí)現(xiàn)的功能如下 : （ 1） 圖片的導(dǎo)入 模塊 (圖 ) 該部分由一個 “導(dǎo)入圖片” 按鈕和 一個圖片顯示 坐標(biāo)軸組成 ，通過 按鈕將要處理的 目標(biāo) 圖片導(dǎo)入 并顯示 到坐標(biāo)軸上 。 廈門大學(xué)通信工程系 20xx 級本科畢業(yè)論文 28 圖 骨科圖像信息處理系統(tǒng)介面 圖 圖片導(dǎo)入模塊 圖 邊緣提取模塊 （ 3） 特征點(diǎn)的 測量和 顯示模塊 （如圖 ） 廈門大學(xué)通信工程系 20xx 級本科畢業(yè)論文 29 圖 特征點(diǎn)測量模塊 圖 運(yùn)行結(jié)果顯示 該模塊由四個功能按鈕和一個信息顯示框組成，當(dāng)點(diǎn)擊“質(zhì)心提取 ” 按鈕時，區(qū)域的質(zhì)心顯示在圖上，如圖 （ b）所示，同時質(zhì)心的坐標(biāo)信息顯示在信息框上，如圖 所示。 骨科圖像信息處理系統(tǒng)功能模塊的實(shí)現(xiàn) 該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對骨科圖像進(jìn)行處理獲取了邊緣，并實(shí)現(xiàn)了對區(qū)域質(zhì)心，圓弧的圓心和半徑以及兩點(diǎn)間的距離等信息的測量。最小二乘法是利用 法是用最簡的方法求得一些絕對不可知的真值，而令誤差平方之和為最小 [7]。 在編寫程序時 將最小二乘法編成一個函數(shù)