數(shù)字圖像處理文獻綜述(編輯修改稿)
2025-07-14 06:27 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 向，在圖像邊緣方向上保持光滑，在邊緣跳變方向上保持邊緣的可分辨性，提高了圖像的分辨率。Li Xin等[1922]開創(chuàng)性的提出了一種基于局域協(xié)方差的邊緣插值方法(EDILC)。該方法根據(jù)低分辨協(xié)方差和高分辨協(xié)方差之間的幾何對偶特性，對原始低分辨圖像進行局域協(xié)方差估計，利用所得到的低分辨局域協(xié)方差估計進行高分辨自適應(yīng)插值。陳小薔等[23]提出了一種充分利用局部降采樣像素之間的相關(guān)信息,用和被插點相鄰的6個降采樣像素估計高分辨率圖像的局部協(xié)方差。王立國等[24]提出一種新的墓于線性預(yù)測模型的邊緣保持算法。該方法根據(jù)低分辨圖像和高分辨圖像之間的幾何對偶特性(即圖像的邊緣在不同分辨率下具有不變性)，用低分辮線性預(yù)測模型取代高分辨線性預(yù)測模型，以此來計算最優(yōu)插值系數(shù)向量。黨向盈等[25,26]提出了一種基于圖像邊緣多方向最大相關(guān)性的快速數(shù)字圖像插值算法。為了得到高分辨率圖像相關(guān)信息,根據(jù)圖像空間域內(nèi)多個方向鄰近像素點的相關(guān)特性，利用與待內(nèi)插值點相鄰 6個降采樣像素值。隨后又提出一種在傳統(tǒng)插值圖像基礎(chǔ)上，對高分辨率圖像進行邊緣檢測算法,該算法處理彩色圖像時，先進行色融合，再檢側(cè)；然后根據(jù)邊緣多方向梯度特征,對邊緣鄰接像素點作優(yōu)化處理。在多倍插值放大時，采用小步長倍率遞進方式。謝征等[27]提出了新的圖像輪廓線光順數(shù)值算法,對輪廓線劃分的兩類子區(qū)域提出了精度更高的插值算法。張雄等[28]提出在對圖像提取邊緣的基礎(chǔ)上，考慮邊緣的方向，先對邊緣像素插值,然后對其余零填充像素用雙三次插值賦值。Qing Wang等[29]提出基于等照度線方向的自適應(yīng)插值的方法。該方法采用插值內(nèi)核對局部等照度線方向進行插值，通過定向雙線性插值獲得像素值。 本人的研究思路Ⅰ、對已知兩幅斷層圖像進行分割，得到不同密度物質(zhì)的分割值醫(yī)學(xué)圖像對于不同的組織器官有不同的灰度值。閾值化分割算法主要有兩個步驟：①、確定需要的分割閾值；②、將分割閾值和像素值比較以劃分像素。根據(jù)圖像灰度值得到兩幅根據(jù)空氣、脂肪、軟組織、和骨骼劃分的圖像，并且對其進行相應(yīng)的標(biāo)記。在一般的多閾值情況下，取閾值分割后的圖像可表示為：式中T0，T1，T2，…Tk一系列分割閾值，k表示賦予分割后圖像各區(qū)域的不同標(biāo)號。Ⅱ、利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法，得到被插值圖像每個區(qū)域的輪廓由I得到兩幅4值斷層圖像，接著要確定已知兩幅斷層圖像上每種密度物質(zhì)的輪廓，分別用和（i=0，1，2，3）表示分割得到的4個不同密度物質(zhì)區(qū)域的邊界。這里采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法對圖像進行分割。對于任意位于圖像Vk某個輪廓上的點Si= (xi, yj,zk ),即(xi, yj,zk )∈來說，對應(yīng)于圖像Vk+1上的點Si= (xi, yj,zk+1 )，只能有以下3種情況：① 點Si= (xi, yj,zk+1 )在輪廓內(nèi)，但不在上。此時執(zhí)行(xi, yj,zk+1 ) ⊕ B，其中，⊕為膨脹，B為結(jié)構(gòu)算子。② 點Si= (xi, yj,zk+1 )既不在輪廓上，也不在輪廓內(nèi)，即該點和點(xi, yj,zk )不屬于同一密度物質(zhì)。此時，執(zhí)行(xi, yj,zk+1 ) B。其中，為腐蝕。③ 點Si= (xi, yj,zk+1 )在輪廓，即(xi, yj,zk ) ∈。此時無需任何操作。綜合上述3種情況，可以表示為根據(jù)上述兩式，對任意的兩幅斷層圖像進行操作，最終均能得到兩幅完全一樣的插值圖像。此時，在斷層圖像Vk和Vk+1之間已經(jīng)產(chǎn)生了一系列新的4值圖像，找到與Vk+d位置對應(yīng)的新圖像，提取出它的每個密度物質(zhì)輪廓Ci，這樣就構(gòu)成了插值圖像Vk+d的輪廓。Ⅲ、進行體素插值醫(yī)學(xué)圖像經(jīng)過閾值和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法分割后, 得到人體的不同組織結(jié)構(gòu)信息。要在已被分割的上、下斷層圖像之間插值一個新的斷層圖像, 首先以兩個斷層圖像之間的距離為邊長將這兩個斷層圖像構(gòu)成的空間體分成若干
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