医学图像处理系统的设计与实现designandimplementationofmedicalimageprocessin
摘 要摘 要图像处理对于医学的作用正随着科技的发展和计算机的应用而逐渐扩大，而医疗卫生对图像处理的需求也随之增多。本课题研究并开发了一个简易的医学图像处理系统，对目前技术落后地区的医疗卫生能做到更经济、更普及的支持。在研究了目前医院的图像处理需求后，设计的这款系统可以对医学图像进行旋转、裁剪等一级功能操作来做到基本的对图像观察的目的，并且还能对医学图像进行直方图均衡化、维纳滤波、高斯滤波、均衡滤波处理等的二级功能操作来对图像进行更进一步的去噪和增强处理，系统还加入了边缘检测等三级功能操作，可以对图像进行更加直观的边缘观察以方便对图像的分析，系统能完成医学图像处理的基本要求。该系统使用了Matlab技术，充分发挥了Matlab在图像处理方面的优势来完成对医学图像的操作。关键词医学图像处理；灰度处理；边缘检测；Matlab
目 录
第一章 图像处理相关介绍 1
1.1 图像处理的意义 1
1.2 图像处理在国内外的现状 2
1.3 图像处理的基本方法 4
第二章 医学图像处理相关介绍 5
2.1 医学图像处理系统一般功能分析 5
2.2 医学图像处理的背景及意义 5
2.3 医学图像处理的现在和未来 7
2.4 医学图像处理对医学的意义 9
2.5 Matlab技术介绍 10
第三章 系统一级功能的实现 11
3.1 系统设计的目标和主要内容 11
3.2 图像旋转的实现 11
3.3 裁剪图像的实现 12
第四章 系统二级功能的实现 15
4.1 直方图均衡 15
4.1.1 基本思想 15
4.1.2 优缺点 15
4.1.3 系统展示 16
4.2 均值滤波 18
4.2.1 基本思想 18
4.2.2 优缺点 18
4.2.3 系统展示 18
4.3 高斯滤波 20
4.3.1 算法原理 20
4.3.2 系统展示 20
4.4 维纳滤波 21
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4.1 基本原理 22
4.4.2 优缺点 22
4.4.3 系统展示 22
第五章 系统三级功能的实现 25
5.1 边缘检测 25
5.2 Roberts算子边缘检测 25
5.3 Canny算子边缘检测 27
5.4 Sobel算子边缘检测 28
总 结 30
致 谢 31
参考文献 32
第一章 图像处理相关介绍
1.1 图像处理的意义
人类传递信息的主要媒介是语言和图像。据统计在人类接受的各种信息中视觉信息占80%，所以图像信息是十分重要的信息传递媒体和方式。图像传递系统包括图像采集、图像压缩、图像编码、图像存储、图像通信、图像显示这六个部分[1]。在实际应用中每个部分都有可能导致图像品质变差，使图像传递的信息无法被正常读取和识别。例如，在采集图像过程中由于光照环境或物体表面反光等原因造成图像整体光照不均，或是图像采集系统在采集过程中由于机械设备的缘故无法避免的加入采集噪声，或是图像显示设备的局限性造成图像显示层次感降低或颜色减少等等。因此研究快速且有效地图像增强算法成为推动图像分析和图像理解领域发展的关键内容之一。
图像增强处理是数字图像处理的一个重要分支。很多由于场景条件的影响图像拍摄的视觉效果不佳，这就需要图像增强技术来改善人的视觉效果，比如突出图像中目标物体的某些特点、从数字图像中提取目标物的特征参数等等，这些都有利于对图像中目标的识别、跟踪和理解。图像增强处理主要内容是突出图像中感兴趣的部分，减弱或去除不需要的信息。这样使有用信息得到加强，从而得到一种更加实用的图像或者转换成一种更适合人或机器进行分析处理的图像。图像增强的应用领域也十分广阔并涉及各种类型的图像。例如，在军事应用中，增强红外图像提取我方感兴趣的敌军目标；在医学应用中，增强X射线所拍摄的患者脑部、胸部图像确定病症的准确位置；在空间应用中，对用太空照相机传来的月球图片进行增强处理改善图像的质量；在农业应用中，增强遥感图像了解农作物的分布；在交通应用中，对大雾天气图像进行增强，加强车牌、路标等重要信息进行识别；在数码相机中，增强彩色图像可以减少光线不均、颜色失真等造成的图像退化现象。
影响图像质量清晰程度有很多因素，室外光照度不均匀会造成图像灰度过于集中；摄像头获得的图像经过数/模转换，线路传输时都会产生噪声污染，图像质量不可避免降低，轻者变现为图像伴有噪点，难于看清图像细节；重者图像模糊不清，连大概物体面貌轮廓都难以看清。因此，对图像进行分析处理之前，必须对图像进行改善，即增强图像。图像增强并不考虑图像质量下降的原因，只是将图像中感兴趣的重要特征有选择性的突出出来，同时衰减不需要的特征，目的就是提高图像的可懂度。
1.2 图像处理在国内外的现状
20世纪20年代图片第一次通过海底电缆从伦敦传往纽约。当时人们通过字符模拟得到中间色调的方法来还原图像。早期的图像增强技术往往涉及硬件参数的设置，如打印过程的选择和亮度等级的分布等问题。在1921年年底提出了一种基于光学还原的新技术。在这一时期由于引入了一种用编码图像纸带去调制光束达到调节底片感光程度的方法，使灰度等级从5个灰度级增加到15个灰度等级，这种方法明显改善了图像复原的效果。到20世纪60年代早期第一台可以执行数字图像处理任务的大型计算机制造出来了，这标志着利用计算机技术处理数字图像时代的到来。1964年，研究人员在美国喷气推进实验室(JPL)里使用计算机以及其它硬件设备，采用几何校正、灰度变换、去噪声、傅里叶变换以及二维线性滤波等增强方法对航天探测器“徘徊者7号”发回的几千张月球照片进行处理，同时他们也考虑太阳位置和月球环境的影响，最终成功地绘制出了月球表面地图。随后他们又对1965年“徘徊者8号”发回地球的几万张照片进行了较为复杂的数字图像处理，使图像质量进一步提高。这些成绩不仅引起世界许多有关方面的注意而且JPL本身也更加重视对数字图像处理地研究和设备的改进，并专门成立了图像处理实验室IPL。在IPL里成功的对后来探测飞船发回的几十万张照片进行了更为复杂的图像处理，最终获得了月球的地形图、彩色图以及全景镶嵌图。从此数字图像增强技术走进了航空航天领域。
20世纪60年代末和20世纪70年代初有学者开始将图像增强技术用于医学图像、地球遥感监测和天文学等领域。X射线是最早用于成像的电磁辐射源之一，在1895年X射线由伦琴发现。20世纪70年代Godfrey N. Hounsfield先生和Allan M. Cormack教授共同发明计算机轴向断层技术：一个检测器围绕病人，并用X射线源绕着物体旋转。X射线穿过身体并由位于对面环中的相应检测器收集起来。其原理是用感知的数据去重建切片图像。当物体沿垂直于检测器的方向运动时就产生一系列的切片，这些切片组成了物体内部的再现图像。到了20世纪80年代以后，各种硬件的发展使得人们不仅能够处理二维图像，而且开始处理三维图像。许多能获得三维图像的设备和分析处理三维图像的系统已经研制成功了，图像处理技术得到了广泛的应用。进入20世纪90年代，图像增强技术已经逐步涉及人类生活和社会发展的各个方面。计算机程序用于增强对比度或将亮度编码为彩色，以便解释X射线和用于工业、医学及生物科学等领域的其他图像。地理学用相同或相似的技术从航空和卫星图像中研究污染模式。在考古学领域中使用图像处理方法已成功地复原模糊图片。在物理学和相关领域中计算机技术能增强高能等离子和电子显微镜等领域的实验图片。直方图均衡处理是图像增强技术常用的方法之一。1997年Kim 提出如果要将图像增强技术运用到数码相机等电子产品中，那么算法一定要保持图像的亮度特性。在文章中Kim提出了保持亮度特性的直方图均衡算法(BBHE)。Kim的改进算法提出后，引起了许多学者的关注。在1999年Wan等人提出二维子图直方图均衡算法(DSIHE)。接着Chen和Ramli提出最小均方误差双直方图均衡算法(MMBEBHE)。为了保持图像亮度特性，许多学者转而研究局部增强处理技术，提出了许多新的算法：递归均值分层均衡处理(RMSHE)、递归子图均衡算法(RSIHE)、动态直方图均衡算法(DHE)、保持亮度特性动态直方图均衡算法(BPDHE)、多层直方图均衡算法(MHE)、亮度保持簇直方图均衡处理(BPWCHE)等等。
目 录
第一章 图像处理相关介绍 1
1.1 图像处理的意义 1
1.2 图像处理在国内外的现状 2
1.3 图像处理的基本方法 4
第二章 医学图像处理相关介绍 5
2.1 医学图像处理系统一般功能分析 5
2.2 医学图像处理的背景及意义 5
2.3 医学图像处理的现在和未来 7
2.4 医学图像处理对医学的意义 9
2.5 Matlab技术介绍 10
第三章 系统一级功能的实现 11
3.1 系统设计的目标和主要内容 11
3.2 图像旋转的实现 11
3.3 裁剪图像的实现 12
第四章 系统二级功能的实现 15
4.1 直方图均衡 15
4.1.1 基本思想 15
4.1.2 优缺点 15
4.1.3 系统展示 16
4.2 均值滤波 18
4.2.1 基本思想 18
4.2.2 优缺点 18
4.2.3 系统展示 18
4.3 高斯滤波 20
4.3.1 算法原理 20
4.3.2 系统展示 20
4.4 维纳滤波 21
4. *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072￥
4.1 基本原理 22
4.4.2 优缺点 22
4.4.3 系统展示 22
第五章 系统三级功能的实现 25
5.1 边缘检测 25
5.2 Roberts算子边缘检测 25
5.3 Canny算子边缘检测 27
5.4 Sobel算子边缘检测 28
总 结 30
致 谢 31
参考文献 32
第一章 图像处理相关介绍
1.1 图像处理的意义
人类传递信息的主要媒介是语言和图像。据统计在人类接受的各种信息中视觉信息占80%，所以图像信息是十分重要的信息传递媒体和方式。图像传递系统包括图像采集、图像压缩、图像编码、图像存储、图像通信、图像显示这六个部分[1]。在实际应用中每个部分都有可能导致图像品质变差，使图像传递的信息无法被正常读取和识别。例如，在采集图像过程中由于光照环境或物体表面反光等原因造成图像整体光照不均，或是图像采集系统在采集过程中由于机械设备的缘故无法避免的加入采集噪声，或是图像显示设备的局限性造成图像显示层次感降低或颜色减少等等。因此研究快速且有效地图像增强算法成为推动图像分析和图像理解领域发展的关键内容之一。
图像增强处理是数字图像处理的一个重要分支。很多由于场景条件的影响图像拍摄的视觉效果不佳，这就需要图像增强技术来改善人的视觉效果，比如突出图像中目标物体的某些特点、从数字图像中提取目标物的特征参数等等，这些都有利于对图像中目标的识别、跟踪和理解。图像增强处理主要内容是突出图像中感兴趣的部分，减弱或去除不需要的信息。这样使有用信息得到加强，从而得到一种更加实用的图像或者转换成一种更适合人或机器进行分析处理的图像。图像增强的应用领域也十分广阔并涉及各种类型的图像。例如，在军事应用中，增强红外图像提取我方感兴趣的敌军目标；在医学应用中，增强X射线所拍摄的患者脑部、胸部图像确定病症的准确位置；在空间应用中，对用太空照相机传来的月球图片进行增强处理改善图像的质量；在农业应用中，增强遥感图像了解农作物的分布；在交通应用中，对大雾天气图像进行增强，加强车牌、路标等重要信息进行识别；在数码相机中，增强彩色图像可以减少光线不均、颜色失真等造成的图像退化现象。
影响图像质量清晰程度有很多因素，室外光照度不均匀会造成图像灰度过于集中；摄像头获得的图像经过数/模转换，线路传输时都会产生噪声污染，图像质量不可避免降低，轻者变现为图像伴有噪点，难于看清图像细节；重者图像模糊不清，连大概物体面貌轮廓都难以看清。因此，对图像进行分析处理之前，必须对图像进行改善，即增强图像。图像增强并不考虑图像质量下降的原因，只是将图像中感兴趣的重要特征有选择性的突出出来，同时衰减不需要的特征，目的就是提高图像的可懂度。
1.2 图像处理在国内外的现状
20世纪20年代图片第一次通过海底电缆从伦敦传往纽约。当时人们通过字符模拟得到中间色调的方法来还原图像。早期的图像增强技术往往涉及硬件参数的设置，如打印过程的选择和亮度等级的分布等问题。在1921年年底提出了一种基于光学还原的新技术。在这一时期由于引入了一种用编码图像纸带去调制光束达到调节底片感光程度的方法，使灰度等级从5个灰度级增加到15个灰度等级，这种方法明显改善了图像复原的效果。到20世纪60年代早期第一台可以执行数字图像处理任务的大型计算机制造出来了，这标志着利用计算机技术处理数字图像时代的到来。1964年，研究人员在美国喷气推进实验室(JPL)里使用计算机以及其它硬件设备，采用几何校正、灰度变换、去噪声、傅里叶变换以及二维线性滤波等增强方法对航天探测器“徘徊者7号”发回的几千张月球照片进行处理，同时他们也考虑太阳位置和月球环境的影响，最终成功地绘制出了月球表面地图。随后他们又对1965年“徘徊者8号”发回地球的几万张照片进行了较为复杂的数字图像处理，使图像质量进一步提高。这些成绩不仅引起世界许多有关方面的注意而且JPL本身也更加重视对数字图像处理地研究和设备的改进，并专门成立了图像处理实验室IPL。在IPL里成功的对后来探测飞船发回的几十万张照片进行了更为复杂的图像处理，最终获得了月球的地形图、彩色图以及全景镶嵌图。从此数字图像增强技术走进了航空航天领域。
20世纪60年代末和20世纪70年代初有学者开始将图像增强技术用于医学图像、地球遥感监测和天文学等领域。X射线是最早用于成像的电磁辐射源之一，在1895年X射线由伦琴发现。20世纪70年代Godfrey N. Hounsfield先生和Allan M. Cormack教授共同发明计算机轴向断层技术：一个检测器围绕病人，并用X射线源绕着物体旋转。X射线穿过身体并由位于对面环中的相应检测器收集起来。其原理是用感知的数据去重建切片图像。当物体沿垂直于检测器的方向运动时就产生一系列的切片，这些切片组成了物体内部的再现图像。到了20世纪80年代以后，各种硬件的发展使得人们不仅能够处理二维图像，而且开始处理三维图像。许多能获得三维图像的设备和分析处理三维图像的系统已经研制成功了，图像处理技术得到了广泛的应用。进入20世纪90年代，图像增强技术已经逐步涉及人类生活和社会发展的各个方面。计算机程序用于增强对比度或将亮度编码为彩色，以便解释X射线和用于工业、医学及生物科学等领域的其他图像。地理学用相同或相似的技术从航空和卫星图像中研究污染模式。在考古学领域中使用图像处理方法已成功地复原模糊图片。在物理学和相关领域中计算机技术能增强高能等离子和电子显微镜等领域的实验图片。直方图均衡处理是图像增强技术常用的方法之一。1997年Kim 提出如果要将图像增强技术运用到数码相机等电子产品中，那么算法一定要保持图像的亮度特性。在文章中Kim提出了保持亮度特性的直方图均衡算法(BBHE)。Kim的改进算法提出后，引起了许多学者的关注。在1999年Wan等人提出二维子图直方图均衡算法(DSIHE)。接着Chen和Ramli提出最小均方误差双直方图均衡算法(MMBEBHE)。为了保持图像亮度特性，许多学者转而研究局部增强处理技术，提出了许多新的算法：递归均值分层均衡处理(RMSHE)、递归子图均衡算法(RSIHE)、动态直方图均衡算法(DHE)、保持亮度特性动态直方图均衡算法(BPDHE)、多层直方图均衡算法(MHE)、亮度保持簇直方图均衡处理(BPWCHE)等等。
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