【正文】 medical orthopedics images based on matlab. First, we studied two mon methods of edge detection: classical edge detection operator method and methods based on mathematical morphology. On this basis, we put forward a method for the orthopedic medical image edge detection. Then we studied the measurement methods to quantify information of regional gravities, the center and radius of the arc and the distance between two points . Finally, we designed a information processing system for medical orthopedics images based on matlab platform. 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 創(chuàng) 聲 明 本人鄭重聲明：所呈交的畢業(yè)設(shè)計 (論文 )，是本人在指導(dǎo)老師的指導(dǎo)下，獨立進行研究工作所取得的成果，成果不存在知識產(chǎn)權(quán)爭議。接著研究了區(qū)域質(zhì)心 ，圓弧的 圓心 和半徑 以及兩點之間的距離等 量化信息的測量方法 。本文 研究 了 應(yīng)用 matlab 對醫(yī)學(xué)骨科圖像進行處理以獲取 相關(guān)信息的方法。 廈門大學(xué)通信工程系 20xx 級本科畢業(yè)論文 1 基于 matlab 的醫(yī)學(xué)骨科圖像處理 【 摘要 】 DICOM 標準是醫(yī)學(xué)影像信息學(xué)領(lǐng)域的國際通用標準 。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。首先研究了對圖像進行邊緣提取的常用方法經(jīng)典算子法和基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法， 在此基礎(chǔ)上 提出了適合醫(yī)學(xué)骨科圖像的邊緣提取方法。 最后應(yīng)用 matlab 平臺設(shè)計出 了 一個 針對醫(yī)學(xué)骨科圖像進行處理的 信息 處理系統(tǒng) 。盡我所知，除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本設(shè)計（論文）不含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品成果。 本聲明的法律后果由本人承擔。 本人愿意按照學(xué)校要求提交學(xué)位論文的印刷本和電子版，同意學(xué)校保存學(xué)位論文的印刷本和電子版，或采用影印、數(shù)字化或其它復(fù)制手段保存設(shè)計（論文）；同意學(xué)校在不以營利為目的的前提下，建立目錄檢索與閱覽服務(wù)系統(tǒng)，公布設(shè)計（論文）的部分或全部內(nèi)容，允許他人依法合理使用。 這些醫(yī)學(xué)圖像具有成像機理多樣 ， 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜 ， 數(shù)據(jù)量大等特點 。 DICOM 標準是醫(yī)學(xué)影像信息學(xué)領(lǐng)域的國際通用標準。 醫(yī)學(xué)圖像處理的特點之一是針對具體問題提出某種特殊技術(shù)去解決 ， 不具普適性。 常用的圖像處理軟件如 photoshop等功能十分強大，但缺少明確的數(shù)字化顯示與控制，而一些專業(yè)的圖像處理軟件往往在具體細節(jié)上不能滿足實踐的需求?；谝陨显?，將 matlab 應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像的處理具有十分 重要的現(xiàn)實意義和實踐基礎(chǔ)。為了更方面的研究相關(guān)問題，以及能將研究成果更好的應(yīng)用于實踐，本文還 設(shè)計出 了 一個 基于 Matlab 平 臺的針對醫(yī)學(xué)骨科圖像進行處理的 信息 處理系統(tǒng) 。其格式與一般圖像有所不同，要利用 matalb 處理醫(yī)學(xué)圖像就需要先了解 di 格式的相關(guān)內(nèi)容； （ 2） 邊緣提?。哼吘壧崛∈潜疚难芯績?nèi)容的關(guān)鍵，只有在完成邊緣提取的 基礎(chǔ)上才能繼續(xù)其它研究。本文研究提 出 了適合目標圖像的特定算法； （ 3）質(zhì)心提?。?在完成邊 緣提取以后，對相關(guān)區(qū)域進行重心的提取 和位置測量； （ 4） 圓心 和 半徑測量：在邊緣提取的基礎(chǔ)上對相關(guān)圓弧進行圓心 的提取和半徑的測量； （ 5） 兩點間 的距離：在邊緣提取的基礎(chǔ)上實現(xiàn)圖像上任意兩點間距離的測量； （ 6）信息處理系統(tǒng) :為了更好的運用研究成果 ，利用 Matlab 界面編程工具 guide 設(shè)計一個應(yīng)用系統(tǒng)，以實現(xiàn)對醫(yī)學(xué)圖像的 信息處理。數(shù)字圖像的表示有不同的數(shù)據(jù)類型，如 1 位存儲， 8 位存儲， 24 位存儲等。 灰度圖和彩色圖 數(shù)字圖像 有灰度圖和彩色圖之分，關(guān)于它們的介紹如下： （ 1） 二值圖像 二值圖像 是每個像素用 1位存儲，不是 0 就是 1，其灰度值沒有中間過渡的數(shù)值 ?；叶葓D像只能表達圖像的亮度信息而沒有顏色信息。 如果灰度值用 1 個字節(jié)表示，則可以表示的正整數(shù)范圍是 0～ 255，也就是說像素值取 0 到 255 的 256 個值，灰度級為 256 級。灰度圖像的 R=G=B。彩色的表示方法是多樣化的，最常見的是三基色模式，例如 RGB 模型。每個像素包含 RGB 三基色數(shù)據(jù)，每個基色用 1 個字節(jié)表示，則每個像素的數(shù)據(jù)為 3個字節(jié)。 數(shù)字圖像格式簡介 對數(shù)字圖像 進行 處理必須采用一定的圖像格式，也就是把圖像的像素按照一定的方式進行組織和存儲，把圖像數(shù)據(jù)存儲成文件就得到圖像文件。圖像文件的格式琳瑯滿目，常用的有 BMP， TIFF， GIF， JPEG ， PDF 等 ，下面重點介紹 BMP和 JPEG 兩種格式。它采用位映射存儲格式，除了 圖像深度 可選以外，不采用其他任何壓縮，因此， BMP 文件所占用的空間很大。 BMP 文件存儲數(shù)據(jù)時，圖像的掃描方式是按從左到右、從下到上的順序。 （ 2） JPEG 格式 JPEG 是 Joint Photographic Experts Group(聯(lián)合圖像專家組 )的縮寫，文件后輟名為“ .jpg” 或 “ .jpeg”。 .jpeg/.jpg 是最常用的圖像 文件格式 ， 是一種有損 壓縮格式 ，能夠?qū)D像壓縮在很小的儲存空間。 JPEG 格式 壓縮的主要是高頻信息，對色彩的信息保留較好，適合應(yīng)用于 互聯(lián)網(wǎng)，可減少圖像的傳輸時間，可以支持 24bit 真彩色，也普遍應(yīng)用于需要連續(xù)色調(diào)的圖像 [2]。為此， 美國 放射學(xué)會（ ACR）和全美電子廠商聯(lián)合會（ NEMA）認識到急需建立一種標準，以規(guī)范醫(yī)學(xué)影像及其相關(guān)信息的交換， DICOM（ Digitalimaging and Communications in Medicine）標準就是在這樣的背景下產(chǎn)生的。它從最初的 （ ACRNEMA Standards Publications ）到 1988 年推出的 版本（ ACRNEMA Standards Publications ），到 1993 年發(fā)布的DICOM 標準 ，已發(fā)展成為醫(yī)學(xué)影像信息學(xué)領(lǐng)域的國際通用標準。 DICOM 文件頭包含了標志數(shù)據(jù)集合的相關(guān)信息，每個 DICOM 文件都必須包括文件頭。 DICOM 數(shù)據(jù)集合是由 DICOM 數(shù)據(jù)元素按照一定的順序排列組成的。 圖 DICOM 數(shù)據(jù)元素結(jié)構(gòu) (1) 標簽（ Tag） 標簽是一個 4字節(jié)無符號整數(shù) 。 數(shù)據(jù)元素是通過數(shù)據(jù)標簽唯一標識的 。 VR為顯式時必須在在 ，為隱式時省略 。 (3) 數(shù)據(jù)長度 (VL) 數(shù)據(jù)長度是指數(shù)據(jù)元素的數(shù)據(jù)域中數(shù)據(jù)的長度 (字節(jié)數(shù) )。 這個長度只是值的長度 ， 不包括數(shù)據(jù)元素標簽 ， 數(shù)據(jù)類型 VR， 數(shù)據(jù)長度 VL 字段 。 DICOM 圖像的讀取 用 Matlab 讀取 di 圖像的 相關(guān)信息主要有以下幾個函數(shù) : (1)diinfo():獲取 di 圖像的信息 。 例如 :a = diread(‘’) 可以 得到 : 廈門大學(xué)通信工程系 20xx 級本科畢業(yè)論文 12 (3)imshow():顯示 di 圖像 。 常用加窗顯示的線性映射來實現(xiàn) 。 這樣通過動態(tài)地調(diào)節(jié)窗口的窗寬和窗位 ， 就可以觀察到醫(yī)學(xué)圖像的全部信息 。 例如 : a = diread(39。)。 可以 得到 圖 。理想的邊緣檢測應(yīng)當正確解決邊緣的有無、真假、和定向定位，長期以來，人們一直關(guān)心這一問題的研究， 形成了完整的邊緣檢測理論。邊緣檢測主要基于導(dǎo)數(shù)計算，但受噪聲影響。 （ 2）增強。一般通過計算梯度幅值完成。但在有些圖像中梯度幅值較大的并不是邊緣點。 （ 4）定位。 總的說來傳統(tǒng)邊緣檢測的流程圖 。這些方法經(jīng)過實踐原始圖 像 平滑圖 像 平滑圖 像 檢 出 邊緣點 閾值分 割 梯度算子 邊緣增強 邊緣檢測 邊 緣定位 圖像濾波 廈門大學(xué)通信工程系 20xx 級本科畢業(yè)論文 15 的檢驗，成為了經(jīng)典的內(nèi)容。這些經(jīng)典的邊緣提取算子在使用時都是使用預(yù)定義好的邊緣模型去匹配。 Roberts 算子邊 緣定位準，但是對噪聲敏感。 (2) Sobel 邊緣 算子和 Prewitt 邊緣 算子 Sobel 算子是基于一階微分的邊緣檢測方法 ， 首先進行領(lǐng)域平均或加權(quán)平均 ， 然后進行一階微分處理 ， 檢測出邊緣點 。 水平方向 垂直方向 圖 sobel的兩種算子 使用以上算子進行卷積運算 ，使用 公式 33和 34， 這 2 個公式分別表示水平方向和垂直方向卷積運算 ， 求出其梯度值 (式 32): xyff? (3 2)? 其中 : ( , ) [ ( 1 , 1 ) 2 * ( , 1 ) ( 1 , 1 ) ]xf x y f x y f x y f x y? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [ ( 1 , 1 ) 2 * ( , 1 ) ( 1 , 1 ) ]f x y f x y f x y? ? ? ? ? ? ? (3 3)? ( , ) [ ( 1 , 1 ) 2 * ( 1 , ) ( 1 , 1 ) ]yf x y f x y f x y f x y? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 1 0 1 2 0 2 1 0 1 1 2 1 0 0 0 1 2 1 廈門大學(xué)通信工程系 20xx 級本科畢業(yè)論文 16 [ ( 1 , 1 ) 2 * ( 1 , ) ( 1 , 1 ) ]f x y f x y f x y? ? ? ? ? ? ? (3 4)? 通過設(shè)定閾值 (TH)使圖像二值化 ， 梯度值大于或等于閾值的點稱為邊緣點 ， 反之不是邊緣 邊緣點 從而實現(xiàn)邊緣檢測 。 (c)將所有相乘的值相加 。 (f)選取合適的閾值 TH， 若新像素值不小于 TH， 判讀該像素點為圖像邊緣點 [4]。 Sobel 算子認為鄰域的像素對當前像素產(chǎn)生的影響不是等價的，所以距離不同的像素具有不同的權(quán)值，對算子結(jié)果產(chǎn)生的影響也不同。 (3) 拉普拉斯邊緣算子和 Log 邊緣算子 拉普拉斯算子是一個二階導(dǎo)數(shù)算子，前面幾種都是一階導(dǎo)數(shù)算子。若只關(guān)心邊緣點的位置而不顧其周圍實際的灰度差時，一般選擇該算子。 由于拉普拉斯算子為二階差分，其方向信息丟失，常產(chǎn)生雙像素，對噪聲有雙倍加強作用，因此很少直接用于邊緣檢測。該算子先用高斯算子對圖像進行平滑，然后采用拉普拉斯算子根據(jù)二階微分過零點來檢測邊緣。 高斯 拉普拉斯算子是兩種算子的結(jié)合，既具備高斯算子的平滑特點又具備拉普拉斯算子銳化特點 [2]。 Canny考核邊緣檢測算子的指標是： ◆低誤判率，即盡可能的把邊緣點誤認為是非邊緣點。 ◆抑制虛假邊緣。 該算子的基本思想是：先對處理圖像選擇一定的 Guass 濾波器進行平滑濾波，抑制圖像噪聲，然后采用一種稱為“非極值抑制 ” 技術(shù)，細化平滑后的圖像梯度幅值矩陣，尋找圖像中的可能邊緣點；最后利用雙門限檢測通過雙閾值遞歸尋找圖像邊緣點，實現(xiàn)邊緣提取。 經(jīng)典邊緣算子對目標圖像的處理 為了檢驗經(jīng)典算子對目標圖像 進行 邊緣提取的效果 ，我們 分別選取以下三張具有代表性的 目標 圖片 進行對比分析。 首先我們來明確一下理想情況對于目標圖像進行邊緣提取要達到的效果： 廈門大學(xué)通信工程系 20xx 級本科畢業(yè)論文 18 （ 1） 能夠較為準確的提取出目標圖像的邊緣輪廓； （ 2） 能夠盡量消除邊緣上或其周圍的亮斑； （ 3） 能夠?qū)⒂袛帱c的邊緣連接起來，以方便進行邊緣提取后的質(zhì)心提取和圓心提等操作。綜上分析可以考慮使用 sob