超聲圖像的自適應(yīng)邊緣增強(qiáng)方法.pdf_第1頁(yè)
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1、隨著電子學(xué),計(jì)算機(jī)技術(shù),材料學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)的飛速發(fā)展,醫(yī)學(xué)影像技術(shù)得到了空前的發(fā)展。作為醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的一個(gè)分支,超聲醫(yī)學(xué)是一門較新的綜合性學(xué)科,近幾十年來(lái)發(fā)展十分迅速。超聲診斷技術(shù)作為醫(yī)學(xué)超聲的一個(gè)重要應(yīng)用,以其特有的安全、快速、實(shí)時(shí)的優(yōu)勢(shì)發(fā)揮了巨大的作用,并已在臨床醫(yī)學(xué)中得到廣泛應(yīng)用。 近年來(lái),超聲技術(shù)為醫(yī)學(xué)診斷提供了豐富和準(zhǔn)確的信息,對(duì)疾病的無(wú)創(chuàng)傷精確診斷起了積極的作用。圖像邊緣反映了圖像中最有價(jià)值的信息,對(duì)邊緣的增強(qiáng)是圖

2、像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)中最重要、最經(jīng)典的課題之一。對(duì)醫(yī)學(xué)圖像而言,常需通過(guò)邊緣的提取來(lái)確定病灶的大小、臟器的運(yùn)動(dòng)情況、血球流動(dòng)狀態(tài)等。但由于多種因素的影響,醫(yī)學(xué)圖像邊緣往往不很清晰,這直接影響醫(yī)務(wù)人員的診斷和治療。因此,圖像邊緣和輪廓特征的增強(qiáng)與提取方法,一直是醫(yī)學(xué)圖像處理與分析技術(shù)中的研究熱點(diǎn)。 為方便醫(yī)學(xué)影像工作者的使用,本文首先介紹圖像的邊緣增強(qiáng)的各種經(jīng)典算子,并分析討論了各種圖像邊緣增強(qiáng)方法的優(yōu)勢(shì)與缺陷。針對(duì)以上經(jīng)典的邊緣增

3、強(qiáng)算子我們提出了一種新的方法一超聲圖像的自適應(yīng)邊緣增強(qiáng)方法,利用紋理分析灰度級(jí)相關(guān)方法——灰度共生矩陣的的二階統(tǒng)計(jì)方法算出紋理的九個(gè)參數(shù)。但在實(shí)際應(yīng)用中灰度共生矩陣的的二階統(tǒng)計(jì)算法計(jì)算復(fù)雜、特征提取所需時(shí)間過(guò)長(zhǎng)等,于是我們利用M.Unser[1]提出的“和和差分直方圖”的算法來(lái)代替灰度共生矩陣的的二階統(tǒng)計(jì)方法的九個(gè)紋理參數(shù),用這種比較簡(jiǎn)單的算法算出灰度共生矩陣的九個(gè)參數(shù),經(jīng)過(guò)大量的實(shí)踐,目前我們已經(jīng)大致推算出九個(gè)參數(shù)只有三個(gè)參數(shù)對(duì)我們邊

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