醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)處理技術(shù)分析畢業(yè)論文(編輯修改稿)
2025-09-30 17:15 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 為灰色值。 RGB 圖像 RGB 圖像即真彩色圖像，是指每個(gè)圖象的信息由 R(紅 )、 G（綠）、 B（藍(lán)）三種原色構(gòu)成的彩色圖像。 各種圖像在其產(chǎn)生、收集、轉(zhuǎn)化、傳輸?shù)倪^程中，會(huì)或多或少的受到各種干擾因素的影響而形成不需要的噪聲，這些存在使得圖像的質(zhì)量惡化，會(huì)影響到圖像處理過程各個(gè)環(huán)節(jié)的輸出及其圖像 分析效果。因此，對(duì)圖像噪聲的認(rèn)識(shí)、去噪處理方法的分析顯得十分重要。 噪聲的產(chǎn)生與分類 根據(jù)噪聲與信號(hào)的關(guān)系，可分為加性噪聲與乘性噪聲： 加性噪聲一般是指信號(hào)在某個(gè)環(huán)節(jié)與噪聲形成了相加關(guān)系，噪聲的存在不以信號(hào)的產(chǎn)生或是轉(zhuǎn)移而改變，加性噪聲與圖像信號(hào) g(x,y)無關(guān)，含噪圖像 f(x,y)可以表示成 f(x,y)=g(x,y)+n(x,y).信道噪聲以及掃描圖像時(shí)產(chǎn)生的噪聲都是加性噪聲。在實(shí)際圖像處理過程中，只能是減小加性噪聲的影響，而不能完全消除加性噪聲。 本科畢業(yè)論文 － 9 － 乘性噪聲一般是由信道不理想而造成的，它們與信號(hào) 成相乘關(guān)系，信號(hào)在噪聲也在，信號(hào)消失，噪聲也消失。如果噪聲和信號(hào)成正比，則含噪圖像 f（ x,y）可以表示成： f(x,y)=g(x,y)+n(x,y)*g(x,y) 根據(jù)噪聲所服從的分布可以分為高斯噪聲、泊松噪聲和顆粒噪聲等： （ 1）高斯噪聲是一類隨機(jī)噪聲，是最為普遍的一類噪聲。含高斯噪聲的圖像，往往對(duì)比度較低、層次感比較差，并且圖像邊緣顯得十分模糊。 （ 2）泊松分布噪聲一般可以認(rèn)為是椒鹽噪聲，椒鹽噪聲是指使某個(gè)像素或某個(gè)區(qū)域表現(xiàn)出較大或較小灰度值的噪聲。 （ 3）顆粒噪聲可以認(rèn)為是一種白噪聲過程，在密度域中是高 斯分布加性白噪聲，而在強(qiáng)度域中為乘性噪聲。 圖像噪聲的克服方法 針對(duì)含不同性質(zhì)的噪聲污染的圖像應(yīng)該采用不同的圖像處理方法，一般來說，圖像濾波方法的選擇取決于噪聲和圖像的關(guān)系。 圖像去噪增強(qiáng)一般分為空域?yàn)V波法和頻域?yàn)V波法。空域?yàn)V波法是直接針對(duì)圖像的組成要素 — 像素進(jìn)行處理的。而頻域?yàn)V波法是指將圖像變換至頻率域再對(duì)圖像中的變換系數(shù)進(jìn)行濾波處理，得到適合變換系數(shù)后，再將其進(jìn)行逆變換得到濾波后的圖像。 第三章 常用的幾種醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)方法 本科畢業(yè)論文 － 10 － 空間域處理 空間域指圖像平面本身，空間域圖像處理方 法直接以圖像中的像素操作為基礎(chǔ)。 這里研究的空間域處理可由下式表示： g(x,y)=T[f(x,y)] 其中， f(x,y)是輸入圖像， g(x,y)是處理后的圖像， T 是點(diǎn)（ x,y）的鄰域上定義的關(guān)于 f 的一種算子 對(duì)空間域圖像的操作是基于對(duì)圖像每一個(gè)基本元素 — 像素進(jìn)行的，對(duì)于每一個(gè)像素上原始圖像灰度級(jí)與處理后的輸出圖像的灰度級(jí)是映射的，空間域處理的式子中，算子 T 可以有這樣一種表示關(guān)系： s=T(r) 其 中， r、 s 分別表示變量，即 g 和 f 在（ x， y）處的灰度。 灰度變換法 灰度變換法是當(dāng)前圖像增強(qiáng)的最簡單的手段，它使圖像的動(dòng)態(tài)范圍加大、圖像的對(duì)比度有進(jìn)一步擴(kuò)展，從而圖像能夠變得更加清晰，特征更加明顯。技術(shù)實(shí)現(xiàn)時(shí)，灰度變換法對(duì)原始圖像的基本單位 — 像素值進(jìn)行重新分配，將圖像中較暗的像素值增大，提高圖像的對(duì)比度。利用圖像灰度級(jí)的分布可以看出圖像灰度級(jí)分布的特點(diǎn)。如果圖像像素集中在低級(jí)灰度值的范圍內(nèi)，圖像就會(huì)顯得較暗 ,圖像像素集中于高級(jí)灰度值的范圍內(nèi)，圖像會(huì)比較明亮?；叶茸儞Q是通過調(diào)節(jié)直方圖的灰度分布范 圍而改善圖像的質(zhì)量。灰度變換的常用方法有直方圖灰度變換、直方圖均衡化方法 . 常見的一些基本的灰度變換函數(shù)： ： s=L1r， 使用這種方法反轉(zhuǎn)一幅圖像的灰度級(jí)。該類型處理比較適合于增強(qiáng)以黑色面積在尺寸上占主導(dǎo)地位的圖片，可以凸顯出圖片中暗區(qū)域中的白色或是灰色細(xì)節(jié)。 Matlab 中用于圖像灰度變換的函數(shù)是： 本科畢業(yè)論文 － 11 － g=imadjust(f,[low_in high_in],[ low_out high_out],gamma) 下面是在 matlab 中對(duì)一幅腦瘤醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行圖像灰度反轉(zhuǎn)處理 所的到的結(jié)果，反轉(zhuǎn)過后的圖像中，可以較明顯的看到腦顱中的病變部分即圖片黑塊部分被顯示了出來。兩幅圖像的內(nèi)容都是一致的，但觀看經(jīng)灰度處理過后圖像，分析病癥會(huì)容易很多。 ： )1log(s rc ?? 其中 c 是一個(gè)常數(shù)，假設(shè) r≥0. 該對(duì)數(shù)變換可以將輸入圖像中處在低窄范圍內(nèi)的灰度值轉(zhuǎn)化到較寬的廣度灰度值范圍內(nèi)，從而輸出改善了得處理圖像；而對(duì)泛寬范圍內(nèi)分布的灰度值圖像，該變換能實(shí)現(xiàn)將其灰度值高寬范圍降低的作用。實(shí)際處理當(dāng)中，常常用該種變換來擴(kuò)展圖像中暗像素的值， 同時(shí)壓縮更高級(jí)灰度級(jí)的值。該變換的主要應(yīng)用是壓縮動(dòng)態(tài)范圍，以期達(dá)到改善的圖像視覺效果。 Matlab 中，在進(jìn)行對(duì)數(shù)變換時(shí)，使壓縮值出現(xiàn)在顯示的完整范圍內(nèi)，對(duì) 8比特來說，可以使用語句： Gs=im2unit8(mat2gray(g))。 通過 mat2gray 函數(shù)將灰度值限定在 [0,1],im2unit8 將灰度值限定在
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