【正文】 得正比于局部的方差而不是標(biāo)準(zhǔn)偏差，所以選用局部灰度平均值與局部方差的比作為圖像的特征。 肝臟 B 超圖像的紋理是由于不同的肝臟組織纖維不同，使其對超聲脈沖的吸收、衰減、反射有差異超聲脈沖又相互作用而形成的。超聲波的波長很短，從而易于窄脈沖波束的實現(xiàn)，因此超聲換能器可以做得小而緊湊?；叶葓D像中，如果相鄰像素點(diǎn)的灰度相差不大，但包含了豐富的信息的話，人眼則無法從圖像中提取相應(yīng)的信 息，因為人眼分辨灰度的能力很差，一般只有幾十個數(shù)量級，但是人眼對彩色信號的分辨率卻很強(qiáng)，這樣將黑白圖像轉(zhuǎn)換為彩色圖像人眼可以提取更多的信息量。 Sobe 算子： G[i,i]=|f[i1,j+1]+2f[i,j+1]+f[i+1,j+1]f[i1,j1]2f[i,j1]f[i+1,j1]| +|f[i1,j1]+2f[i1,j]+f[i1,j+1]f[i+1,j1]2f[i+1,j]f[i+1,j+1]|。下面給出 等于 4的情況下的實現(xiàn)代碼（見附錄十）和效果圖 （圖35）： （ a） LENA原圖 （ b）拉普拉斯銳化圖 圖 35 圖像的銳化效果圖 數(shù)字圖像的邊緣檢測 數(shù)字圖像的邊緣檢測是圖像分割、目標(biāo)區(qū)域的識別 、 區(qū)域形狀提取等圖像分析領(lǐng)域十分重要的基礎(chǔ)，圖像理解和分析的第一步往往就是邊緣檢測，目前它以成為機(jī)器視覺研究領(lǐng)域最活躍的課題之一 ， 在工程應(yīng)用中占有十分重要 的地位。 為了要把圖像中間任何方向伸展的的邊緣和輪廓線變得清晰，我們希望對圖像的某種運(yùn)算是各向同性的。 圖像平滑包括空域法和頻域法兩大類，在空域法中，圖像平滑的常用方法是采用均值濾波或中值濾波，對于均值濾波，它是用一個有奇數(shù)點(diǎn)的滑動窗口在圖像上滑動，將窗口中心點(diǎn)對應(yīng)的 圖像像素點(diǎn)的灰度值用窗口內(nèi)的各個點(diǎn)的灰度值的平均值代替，如果滑動窗口規(guī)定了在取均值過程中窗口各個像素點(diǎn)所占的權(quán)重，也就是各個像素點(diǎn)的系數(shù)，這時候就稱為加權(quán)均值濾波；對于中值濾波，對應(yīng)的像素點(diǎn)的灰度值用窗口內(nèi)的中間值代替。但是直方圖均衡化存在著兩個缺點(diǎn)： （ 1）變換后圖像的灰度級減少，某些細(xì)節(jié)消失； （ 2）某些圖像，如直方圖有高峰，經(jīng)處理后對比 度不自然的過分增強(qiáng)?；叶茸儞Q有時又被稱為圖像的對比度增強(qiáng)或?qū)Ρ榷壤臁Ｒ虼藞D像質(zhì)量不可避免的降低了，輕者表現(xiàn)為圖像不干凈，難于看清細(xì)節(jié)；重者表現(xiàn)為圖像模糊不清，連概貌也看不出來。圖像的預(yù)處理包括圖像增強(qiáng)、平滑濾波、銳化等內(nèi)容。Bitmap)。 if (!( == NULL)) { CDC dcMem。 讀取灰度 BMP 位圖 根據(jù) BMP 位圖文件的結(jié)構(gòu)，操作 BMP 位圖文件讀入數(shù)據(jù) ，重載了文擋類的OnOpenDocument 函數(shù)如下：（見附錄 1） 灰度位圖數(shù)據(jù)的存儲 為了將圖像處理后所得到的像素值保存起來，重載了文檔類的 OnSaveDocument 函數(shù)，其具體實現(xiàn)（見附錄 2） 調(diào)色板的操作 灰度圖像要正確顯示，必須實現(xiàn)邏輯調(diào)色板和系統(tǒng)調(diào)色板 ， 通過在主框架類中處理Windows 定義的消息 WM_QUERYNEWPALETTE 、 WM_PALETTECHANGED 及視圖類中處理自 定義消 息 WM_DOREALIZE （ 該消息在主框架 窗口定義如下 ： define WM_REALIZEPAL (WM_USER+100)）來實現(xiàn)調(diào)色板的操作。 與圖像的鏡像變換相類似，把原圖中的象素值讀入新緩沖區(qū)的 (x1， y1)點(diǎn)處。分析鏡像變換過程可以發(fā)現(xiàn)：每行圖像信息的處理方式是相同的，而且行順序不發(fā)生變化，只是每一行的像素信息按從左到右的順序進(jìn)行了左右顛倒，從而實現(xiàn)了鏡像變換。對于新坐標(biāo)值的計算還需要考慮邊界情況，不要在圖像平移后超出允許的屏幕范圍 。 if(((DWORD) m_lpBMPHdrbiWidth * m_lpBMPHdrbiBitCount) % 32) { dwBytes++。 位圖的存儲。 讀取文件的過程中，計算出調(diào)色板大小，然后調(diào)用創(chuàng)建調(diào)色板函數(shù)： ComputePaletteSize(m_lpBMPHdrbiBitCount)。以下給出該類的使用參考，對于實現(xiàn)代碼中的關(guān)鍵部分做出了講解。 BYTE rgbReserved。 下表 是 當(dāng)中各個成員的說明： 7 表 21 位圖成員信息說明 結(jié)構(gòu)成員 說 明 biSize 結(jié)構(gòu) BITMAPINFOHEADER 的字節(jié)數(shù)，即sizeof(BITMAPINFOHEADER)* biWidth 以像素為單位的圖像寬度 * biHeight 以像素為單位的圖像長度 * biplanes 目標(biāo)設(shè)備的位平面數(shù) biBitCount 每個像素的位數(shù) *[1] biCompression 圖像的壓縮格式（這個值幾乎總是為 0） biSizeImage 以字節(jié)為單位的圖像數(shù)據(jù)的大小（對 BI_RGB壓縮方式而言） biXPelsPermeter 水平方向上的每米的像素個數(shù) biYpelsPerMeter 垂直方向上的每米的像素個數(shù) biClrused 調(diào)色板中實際使用的顏色數(shù) [2] biClrImportant 現(xiàn)實位圖時必須的顏色數(shù) [3] 說明： *是需要加以注意的部分，因為它們是我們在進(jìn)行位圖操作時經(jīng)常參考的變量 [1]對于每個像素的字節(jié)數(shù)，分別有一下意義： 0，用在 JPEG格式中 1，單色圖，調(diào)色板中含有兩種顏色，也就是我們通常說的黑白圖片 4， 16色圖 8， 256色圖，通常說的灰度圖 16， 64K圖，一般沒有調(diào)色板，圖像數(shù)據(jù)中每兩個字節(jié)表示一個像素， 5 個或 6 個位表示一個 RGB分量 24， 16M真彩色圖，一般沒有調(diào)色板，圖像數(shù)據(jù) 中每 3個字節(jié)表示一個像素，每個字節(jié)表示一個 RGB分量 32， 4G真彩色，一般沒有調(diào)色板，每 4個字節(jié)表示一個像素，相對 24位真彩圖而言，加入了一個透明度，即 RGBA模式 [2]這個值通常為 0，表示使用 biBitCount確定的全部顏色，例外是使用的顏色樹木小于制定的顏色深度的顏色數(shù)目的最大值。 WORD biPlanes。以下是位圖信息結(jié)構(gòu)的定義： typedef struct tagBITMAPINFO { BITMAPINFOHEADER bmiHeader。 DWORD bfSize。根據(jù)醫(yī)院的上述需求，本系統(tǒng)實現(xiàn)了醫(yī)學(xué)圖像的計算機(jī)管理及輔助分析，它整體解決了醫(yī)院的上述問題，具有良好的社會應(yīng)用價值。 醫(yī)學(xué)領(lǐng)域 ： 生物醫(yī)學(xué)是數(shù)字圖像處理應(yīng)用廣泛的領(lǐng)域之一，在診斷、治療、病例分析和病案管理等方面，使用著大量的數(shù)字成像和數(shù)字圖像處理設(shè)備，如 X射線層析攝影 (CT)、超聲成像、血管造影、細(xì)胞和染色體自動分類等。 圖像的數(shù)字化處理 圖像是人類社會活動中最常用的信息載體，我們總是設(shè)法延伸視覺功能，彌補(bǔ)視覺功能的不足，從圖像中提取更多的信息。我們在生產(chǎn)、科研或日常生活中看到的場景圖像 ， 包含著物體的“大量”的信息 ，通過感覺、知覺、記憶、認(rèn)知、搜索、形成概念，直到最終理解和識別視覺刺激。它是圖像處理與圖像分析中的一個經(jīng)典問題 。 B 超圖像作為醫(yī)學(xué)圖像的一個部分，具有醫(yī)學(xué)數(shù)字圖像的某些共性。 本文提出了基于 Visual C++在圖形圖像處理方面具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢，利用 Visual C++編譯的程序進(jìn)行對圖像的快速處理， 灰度線性變化；圖像增強(qiáng)：圖像的平滑、銳化 ； 二值化處理 。 關(guān)鍵詞 ： 超聲圖像 ； VC語言；特征提?。贿吘墮z測； 2 The design of the processing of medical image based on C language Abstract： The B ultra image took the medicine image a part, has medicine digital image certain general character. The B ultra imagery processing technology took the medicine digital image processing technology a branch, its research content including very many aspects, including: B ultra image enhancement、 B ultra image filter、 B ultra image division and edge outline extraction and so on. This article proposed has the advantageous superiority based on Visual C++ in the graph imagery processing aspect, Translation procedure carries on using Visual the C++ to image fast processing, Gradation linear variation。 目前的一般的 B超圖像受設(shè)備等因素的制約具有灰度級對比度低 、 特別是在某些局部細(xì)節(jié)上沒有明顯的灰度差別等缺點(diǎn)，使得人的視覺分辨較為困難。圖像分割技術(shù)發(fā)展至今，已在灰度閾值分割法 、 邊緣檢測分割法 、 區(qū)域跟蹤分割法的基礎(chǔ)上結(jié)合特定的理論工具有了更進(jìn)一步的發(fā)展。 通過長期進(jìn)化，眼睛和神經(jīng)系統(tǒng)組成人類視覺的功能已經(jīng)非常完善，盡管視覺機(jī)理還不清楚，但它所表現(xiàn)出的特征和能力，給數(shù)字圖像處理和計算機(jī)視覺研究提供了良好的啟示和無限的研究課題。隨著微機(jī)、 VLSI、 DSP等技術(shù)和新的理論、處理方法不斷發(fā)展，數(shù)字圖像處理已經(jīng)成為一門獨(dú)立的新學(xué)科，并有著廣泛的應(yīng)用，正在空間、時間和功能上的擴(kuò)展人類視覺。 數(shù)字圖像處理的研究目的與研究內(nèi)容 1） 改善視覺效果 —— 圖像增強(qiáng)和恢復(fù)，圖像變換； 2） 提高圖像傳輸和存儲效率 —— 圖像編碼，圖像變換； 3） 進(jìn)行圖像測量、理解與識別 —— 圖像增強(qiáng)，圖像分割與描述，圖像變換； 4） 特殊目的 —— 圖像重建。 如 ： CT 圖像 具有較強(qiáng)的空間分辨率和幾何特性 ， 對骨骼成像非常清晰 ， 它可以為病灶定位提供良好的參照 ， 但是 ， 對軟組織的對比度則較低 ； MR 圖像可清晰反映軟組織、器官、血管等的解剖結(jié)構(gòu) ， 有利于病灶范圍確定 ， 但對鈣化點(diǎn)不敏感 ， 且受到磁干擾會發(fā)生幾何失真 ；SPECT、 PET 能得到人體任意角度斷層面的放射性濃度分布 ， 可反映組織器官的代謝水平和血流狀況 ， 對腫瘤病變呈現(xiàn)“熱點(diǎn)” ， 提供人體的功能信息 ， 但它們的分辨率差 ， 很難得到精確的解剖結(jié)構(gòu) ， 也不易分辨組織 、 器官的邊界。 DWORD bfOffBits。 可見位圖信息也是由兩部分組成的：位圖信息頭 + 顏色表 （ 1）位圖信息頭。 LONG biXPelsPerMeter。而 對于 16位一下的圖像，由于其位圖像素數(shù)據(jù)中記錄的只是調(diào)色板索引值，因而需要根據(jù)這個索引到調(diào)色板去取得相應(yīng)的 RGB(A)顏色。 位圖數(shù)據(jù)。 方法 1 m_lpDIBits = (LPBYTE) new char[m_dwImageSize]。 } 位圖的顯示。新位圖的創(chuàng)建由 NewFile 實現(xiàn)。 這段代碼按照要求算出了用于記錄圖像數(shù)據(jù)的字節(jié)數(shù)組的大小。只需采用按行交換的方式，即可方便地修改緩沖區(qū)內(nèi)容，實現(xiàn)圖像的顛倒。 圖像任意角度的旋轉(zhuǎn) 圖像旋轉(zhuǎn)是指把定義的圖像繞某一點(diǎn) ， 以逆時針或順時針方向旋轉(zhuǎn)一定的角度 ， 通常是指繞圖像的中心以逆時針方向旋轉(zhuǎn)。處理位圖時要根據(jù)文件的這些結(jié)構(gòu)得到位圖文件大小、位圖的寬、高、實現(xiàn)調(diào)色板、得到位圖像素值等等。 實現(xiàn)過程中，首先定義一個 CDaoRecordset 的子類 CimageData 如下：（見附錄 5） 有了該類，就可以定義相應(yīng)的 對象來與數(shù)據(jù)庫中的圖像字段交換數(shù)據(jù)，下面定義的函數(shù)GetImageData()說明了如何根據(jù)讀取的 OLE 字段數(shù)據(jù)生成待顯示的圖像 ， 需要注意的是該函數(shù)中使用的 CBitmap 類的變量 Bitmap 是預(yù)定義的一個全局變量：（見附錄六） BOOL CImageDlg:: GetImageData(CByteArray amp。 a Memory Image CBitmap* pbmpOld 。 ( pbmpOld )。從數(shù)學(xué)上來說圖像直方圖是圖像各灰度值統(tǒng)計特性與圖像灰度值的函數(shù)，它統(tǒng)計一幅圖像中各個灰度級出現(xiàn)的次數(shù)或概率；從圖形上來說，它是一個二維圖，橫坐標(biāo)表示圖像中各個像素點(diǎn)的灰度級，縱坐標(biāo)為各個灰度級上圖像各個像素點(diǎn)出現(xiàn)的次數(shù)或概 率。圖像增強(qiáng)的方法分為空域法和頻域法兩類，空域法主要是對圖像中的各個像素點(diǎn)進(jìn)行操作；而頻域法是在圖像的某個變換域內(nèi)，對圖像進(jìn)行操作，修改變換后的系數(shù)，例如付立葉變換、 DCT變換等的系數(shù)，然后再進(jìn)行反變換得到處理后的圖像。具體應(yīng)用中采用何種 T()，需要根據(jù)變換的要求而定。噪聲并不限于人眼所能看的見的失真和變形