超聲圖像的自適應邊緣增強方法.pdf

1、隨著電子學，計算機技術，材料學等相關領域技術的飛速發(fā)展，醫(yī)學影像技術得到了空前的發(fā)展。作為醫(yī)學影像技術的一個分支，超聲醫(yī)學是一門較新的綜合性學科，近幾十年來發(fā)展十分迅速。超聲診斷技術作為醫(yī)學超聲的一個重要應用，以其特有的安全、快速、實時的優(yōu)勢發(fā)揮了巨大的作用，并已在臨床醫(yī)學中得到廣泛應用。 近年來，超聲技術為醫(yī)學診斷提供了豐富和準確的信息，對疾病的無創(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值的信息，對邊緣的增強是圖

2、像處理和計算機視覺中最重要、最經(jīng)典的課題之一。對醫(yī)學圖像而言，常需通過邊緣的提取來確定病灶的大小、臟器的運動情況、血球流動狀態(tài)等。但由于多種因素的影響，醫(yī)學圖像邊緣往往不很清晰，這直接影響醫(yī)務人員的診斷和治療。因此，圖像邊緣和輪廓特征的增強與提取方法，一直是醫(yī)學圖像處理與分析技術中的研究熱點。 為方便醫(yī)學影像工作者的使用，本文首先介紹圖像的邊緣增強的各種經(jīng)典算子,并分析討論了各種圖像邊緣增強方法的優(yōu)勢與缺陷。針對以上經(jīng)典的邊緣增

3、強算子我們提出了一種新的方法一超聲圖像的自適應邊緣增強方法，利用紋理分析灰度級相關方法——灰度共生矩陣的的二階統(tǒng)計方法算出紋理的九個參數(shù)。但在實際應用中灰度共生矩陣的的二階統(tǒng)計算法計算復雜、特征提取所需時間過長等，于是我們利用M．Unser[1]提出的“和和差分直方圖”的算法來代替灰度共生矩陣的的二階統(tǒng)計方法的九個紋理參數(shù)，用這種比較簡單的算法算出灰度共生矩陣的九個參數(shù)，經(jīng)過大量的實踐，目前我們已經(jīng)大致推算出九個參數(shù)只有三個參數(shù)對我們邊