多尺度分析在医学影像增强中的应用

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1、摘要摘要随着信息时代，特别是数字时代的到来，医学影像成为医生诊断和治疗的重要辅助手段。医学影像技术的发展，对后处理的要求也不断提高，作为后处理重要技术的图像增强，可以有效地提高医学影像的观测质量以及诊断的准确性。同时，多尺度分析能够有效结合时频特点，便于突出感兴趣的信息，抑制一些无用信息，从而提高医学影像的使用价值。本文从医学影像的多尺度分析角度出发，对图像增强问题做了一些有益的尝试。首先，采用小波变换与非线性转换方程结合，提出一种针对CR图像去噪和对比度增强的算法，实现了在滤除噪声的同时保留细节的增强效果；其次，小波与同态滤波器和GAG特性曲线结合，提出一种

2、针对CR图像的去噪和边缘增强方法，可明显地增强图像的轮廓；最后，采用平移不变Contourlet变换对图像进行去噪，取得了比小波变换方法更好的效果。实验结果表明，所提出的几种方法都得到了预期的效果，为进一步作出诊断奠定了基础。关键词：医学影像图像增强小波变换Contourlet变换ABSlRACTWiththecomingoftheinformationage，especiallythedigitalage，themedicalimagehasbecomeanimportantassistantmeansforthediagnosisandtherapyoft

3、hedoctor．Thedevelopmentofmedicalimagetechnologyadvancestherequestforthepost-processing，whileimageenhancement，asanimportanttechnologyoftheimagepost-processing，improvesthequalityofmedicalimagesandthevalidityofdiagnosis．AndthepracticalvalueofmedicalimagesCanbeimprovedbyusingofmulti—sca

4、legeometricalanalysis，whichutilizesthetime-frequencyfeatureseffectively,showinginterestinginformationprominently,andrestrainingsomehashesatthesarfletime．Thispapermadesomebeneficialattemptstotheimageenhancementquestion，embarkingfrommedicalimagemulti·scaleanalysis．First，Wavelettransfo

5、rmcombineswithanonlineartransformtode-noiseandcontrastenhancetheCRimages，realizingtheretentionofdetailenhancementeffect，filteringthenoisesimultaneously．Next．WaveletcombineswithhomomorphismfilteringandGAGfeaturecurvetode—noiseandenhanceedgeinordertoenhancecontourofimagesobviously．Fin

6、ally,usingContourlettransformbasedoninvariancetranslationtode-noise，whichobtainstheevenbettereffectthanWavelettransfoiTn．Theexperimentresultsusingthesemethodsareingoodagreementwiththeexpectation，whichestablishthefoundationforfurtherstudicS．Keyword：MedicalimageImageenhancementWavelet

7、Transform创新性声明Y858717本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其它人已经发表或撰写过的研究成果：也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。本人签名：日期关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属

8、西安电子科技大学。本人保证毕业离校后，