医学图像处理综述

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医学图像处理综述

医学图像处理综述

墨南-初夏2010-07-24 23:51:56

医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像。广泛使用的医学成像模式主要分为X射线成像(X—CT) ,核磁共振成像(MRI),核医学成像(NMI)和超声波成像(UI) 这四类。

(1)x射线成像:传统x射线成像基于人体不同器官和组织密度不同。对x射线的吸收衰减不同形成x射线影像。(例如人体中骨组织密度最大,在图像上呈白影,肺是软组织并且含有气体,密度最低,在照片上的图像通常是黑影。)常用于对人体骨骼和内脏器官的疾病或损伤进行诊断和定位。现代的x射线断层成像(x—cT) 发明于20世纪70年代,是传统影像技术中最为成熟的成像模式之一,其速度已经快到可以对心脏实现动态成像。其缺点是医生要在病人接收剂量和片厚之间进行折衷选择,空间分辨率和对比度的还需进一步提高。

(2)核磁共振成像(MIR) 发展于20世纪70年代,到80年代才进入市场,这种成像设备具有在任意方向上的多切片成像、多参数和多核素成像、可实现整个空问的真三维数据采集、结构和功能成像,无放射性等优点。目前MRI的功能成像(fMRI) 是MIR设备应用的前沿领域,广泛应用于大脑功能性疾病的诊断,并为肿瘤等占位性病变提供功能信息。MRI 受到世人的广泛重视,其技术尚在迅速发展

过程中。

(3)核医学成像(NMI ) ,目前以单光子计算机断层成像(SPECT) 和正电子断层成像(PET) 为主,其基本原理是向人体注射放射性核素示踪剂,使带有放射性核素的示踪原子进入人体内要成像的脏器或组织通过测量其在人体内的分布来成像。NMI不仅可以提供静态图像,而且可提供动态图像。

(4)超声波成像(Ultrasonic Imaging ) ,属于非电离辐射的成像模态,以二维平面成像的功能为主,加上血液流动的彩色杜普勒超声成像功能在内,在市场上已经广泛使用。超声成像的缺点是图像对比度差、信噪比不好、图像的重复性依赖于操作人员。但是,它的动态实时成像能力是别的成像模式不可代替的

在目前的影像医疗诊断中,主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体.这往往需要借助医生的经验来判定。至于准确地确定病变体的空间位置、大小、几何形状及与周围

生物组织的空间关系,仅通过观察二维切片图象是很难实现的。因此,利用计算机图像处理技术对二维切片图象进行分析和处理。实现对人体器官,软组织和病变体的分割提取,三维重建和三维显示,可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分

析。从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。

在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用。医学图像处理技术包括很多方面。本文主要从图像分割,图像配准,图像融合以及纹理分析技术方面进行介绍。

1. 医学图像分割:

由于人体的组织器官不均匀、器官蠕动等造成医学图像一般具有噪声、病变组织边缘模糊等特点,医学图像分割技术的目的就是将图像中感兴趣的区域清楚的提取出来,从而为定量、定性分析提供基础,同时它也是三维可视化的基础。分割的效果直接影响到三维重建后模型的精确性。

医学图像分割就是一个根据区域间的相似或不同把图像分割成若干区域的过程。目前,主要以各种细胞,组织与器官的图像作为处理的对象。传统的图像分割技术有基于区域的分割方法,基于边界的分割方法和基于阈值的图像分割算法。基于区域的算法依赖于图像的空间域局部特征,如灰度,纹理及其它象素统计特性的均匀性等。基于边界的算法主要是利用梯度信息确定目标的边界。结合特定的理论工具。基于阈值的算法,要选取多个图像灰度取值范围内的阈值,再将图像中各个像素与阈值比较,依据比较的结果将图像划分为互不交

叉重叠的区域。

近年来,随着其它新兴学科的发展,产生了一些全新的图像分割技术。如基于统计学的方法、基于模糊理论的方法、基于神经网络的方法、基于小波分析的方法、基于模型的snake模型f 动态轮廓模型) 、组合优化模型,以及基于三维可视化系统的Fast Marching算法和Watershed变换的医学图象分割方法等。虽然不断有新的分割方法被提出。但结果不是很理想。目前研究的热点是一种基于知识的分割方法.即通过某种手段将一些先验的知识导入分割过程中,从而约束计算机的分割过程,使得分割结果控制在我们所能认识的范围内而不至于太离谱。比如在肝内部肿块与正常肝灰度值差别很大时。不至于将肿块与正常肝看成2个独立的组织。

医学图像分割方法的研究具有如下显著特点:现有任何一种单独的图像分割算法都难以对一般图像取得比较满意的结果。要更加注重多种分割算法的有效结合:由于人体解剖结构的复杂性和功能的系统性。虽然已有研究通过医学图像的自动分割区分出所需的器官、组织或找到病变区的方法脚,但目前现成的软件包一般无法完成全自动的分割.尚需要解剖学方面的人工干预f 4 1 。在目前无法完全由计算机来完成图像分割任务的情况下,人机交互式分割方法逐渐成为研究重点:新的分割方法的研究主要以自动、精确、快速、自适应和鲁棒性等几个方向作为研究目标。经典分割技术与现代分割技术的综

合利用(集成技术)是今后医学图像分割技术的发展方向。

2.图像配准。

如何使多次成像或多种成像设备的信息得到综合利用,弥补信息不完整、部分信息不准确或不确定引起的缺陷,使临床的诊断治疗、放疗定位、计划设计、外科手术和疗效评估更准确,已成为医学图像处理急需解决的重要课题。

医学图像配准是通过寻找某种空间变换,使两幅图像的对应点达到空间位置和解剖结构上的完全一致。要求配准的结构能使两幅图像上所有的解剖点,或至少是所有具有诊断意义以及手术区域的点都达到匹配。目前医学图像配准方法有基于外部特征的图像配准(有框架) 和基于图像内部特征的图像配准(无框架) 两种方法。后者由于其无创性和可回溯性,已成为配准算法的研究中心。基于互信息的弹性形变模型也逐渐成为研究热点。互信息是统计两个随机变量相关性的测度,以互信息作为两幅图像相似性测度进行配准基于如下原理:当两幅基于共同的解剖结构的图像达到最佳配准时,它们对应的图像特征的互信息应为最大。

图像配准是图像融合的前提,是公认难度较大的图像处理技术,也是决定医学图像融合技术发展的关键技术。

近年来国外在图像配准方面研究很多,如几何矩的配准、利用图像的相关系数、样条插值等多项式变换对图像进行配准。国内研究人员也提出了一些相应的算法:对于两幅图像共同来估计其正反变换的一种新的图像配准方法,称为一致图像配准方法;采用金字塔式分割,进行多栅格和多分辨率的图像配准,称为金字塔式多层次图像配准方法;为了提高CT、MR I、PEC多模态医学图像的三维配准、融合的精度,还可以采用基于互信息的方法。不同的医学图像提供了相关脏器的不同信息,图像融合的潜力在于综合处理应用这些成像设备所得信息以获得新的有助于临床诊断的信息。利用可视化软件,对多种模态的图像进行图像融合,可以准确地确定病变体的空间位置、大小、几何形状以及它与周围生物组织之间的空问关系,从而及时高效地诊断疾病,也可以用在手术计划的制定、病理变化的跟踪、治疗效果的评价等方面。在放疗中,利用MR图像勾勒画出肿瘤的轮廓线,也就是描述肿瘤的大小;利用CT图像计算出放射剂量的大小以及剂量的分布,以便修正治疗方案。在制定手术方案时,对病变与周围组织关系的了解是手术成功与否的关键,所以CT与MR图像的融合为外科手术提供有利的佐证,甚至为进一步研究肿瘤的生长发育过程及早期诊断提供新的契机。在CT成像中,由于骨组织对x线有较大的吸收系数,很敏感而在MR成像中,骨组织含有较低的质子密度,所以MR对骨组织和钙化点信号较弱,融合后的图像对病变的定性、定位有很大的帮助。由于不同医学成像设备的成像机理不同,其图像质量、

空间与时间特性有很大差别。因此,实现医学图像的融合、图像数据转换、图像数据相关、图像数据库

和数据理解都是亟待解决的关键技术。

2. 图像融合。

图像融合的主要目的是通过对多幅图像问的冗余数据的处理来提高图像的可读性.对多幅图像间的互补信息的处理来提高图像的清晰度。因为不同的医学影像设备获取的影像反映了不同侧重点的信息:功能图像(SPECT、PET等)分辨率较差,但它提供的脏器功能代谢和血液流动信息是解剖图像所不能替代的;解剖图像(CT、MRI、B超等) 以较高的分辨率提供了脏器的解剖形态信息,其中CT有利于更致密的组织的探测,而MRI能够提供软组织的更多信息。多模态医学图像的融合把有价值的生理功能信息与精确的解剖结构结合在一起.可以为临床提供更加全面和准确的资料。

融合图像的创建分为图像数据的融合与融合图像的显示两部分来完成。目前,图像数据融合主要有以像素为基础的方法和以图像特征为基础的方法。前者是对图像进行逐点处理。把两幅图像对应像素点的灰度值进行加权求和、灰度取大或者灰度取小等操作。算法比较简单,不过实现效果和效率都相对较差.融合后图像会出现一定程度

的模糊。以图像像素为基础的融合法模型

后者要对图像进行特征提取、目标分割等处理,用到的算法原理复杂,但是实现效果却比较理想。

图像融合的步骤一般为:①将源图像分别变换至一定变换域上;

②在变换域上设计一定特征选择规则;③根据选取的规则在变换域上刨建融合图像;④逆变换重建融合图像。⑤融合图像的显示。

融合图像的显示常用的方法有伪彩色显示法、断层显示法和三维显示法等。伪彩色显示一般以某个图像为基准用灰度色阶显示,将另一幅图像叠加在基准图像上,用彩色色阶显示。断层显示法常用于某些特定图像。可以将融合后的三维数据以横断面、冠状面和矢状面断层图像同步地显示。便于观察者进行诊断。三维显示法是将融合后数据以三维图像的形式显示,使观察者可更直观地观察病灶的空问解剖位置。这在外科手术设计和放疗计划制定中有重要意义。

目前,医学图像融合技术中还存在较多困难与不足。首先,基本的理论框架和有效的广义融合模型尚未形成。以致现有的技术方法还只是针对具体病症、具体问题发挥作用,通用性相对较弱。研究的图像以CT、MRI、核医学图像为主,超声等成本较低的图像研究较少,且研究主要集中于大脑、肿瘤成像等;其次由于成像系统的成像原理

的差异,其图像采集方式、格式以及图像的大小、质量、空间与时间特性等差异大,因此研究稳定且精度较高的全自动医学图像配准与融合方法是图像融合技术的难点之一;最后,缺乏能够客观评价不同融合方法融合效果优劣的标准,通常用目测的方法比较融合效果。有时还需要利用到医生的经验。

3纹理分析。

一般认为图像的纹理特征描述物体表面灰度或颜色的变化,这种变化与物体自身属性有关,是某种纹理基元的重复。Sldansky早在1978年给出了一个较为适合于医学图像的纹理定义:“如果图像的一系列固有的统计特性或其它的特性是稳定的、缓慢变化的或者是近似周期的,那么则认为图像的区域具有不变的纹理”。纹理的不变性即指纹理图像的分析结果不会受到旋转、平移、以及其它几何处理的影响。

纹理是人类视觉的一个重要组成部分,迄今为止还难以适当地为纹理建模。有研究针对肝脏疾病难以根除、危害面广的问题,采用灰度梯度共生矩阵的方法,分别提取纤维化肝组织和正常肝组织的CT 图像的纹理特征,提出了基于灰度梯度共生矩阵的小梯度优势、灰度均方差、灰度熵等参数作为图像的纹理特征量。通过选取的纹理参数,可以看到正常组和异常组之间存在显著性差异,为纤维化CT图像临

床诊断提供了依据。

4图像的伪彩色处理:

对一幅黑白图像,人眼一般只能辨别出4到5比特的灰度级别,而人眼能辨别出上千种不同颜色。针对这一特点,人们往往将黑白图像经过处理变为彩色图像,充分发挥人眼对彩色的视觉能力,从而使观察者能从图像中取得更多的信息,这就是伪彩色图像处理技术的目的。

伪彩色处理是医学图像处理中一种常用的方法,是将一副原来没有色彩的灰度图像通过某种对应关系,映射到彩色空间,使之形成一副彩色图像。这样的彩色并不代表图像中物体的真正颜色。故将这种为了某种目的经过变换形成的彩色图像称之为“伪彩色”。

医学图像大多是黑白图像,如X、CT、MRI、B超图像等。经过伪彩色处理技术,即密度分割技术,提高了对图像特征的识别。通过临床研究对x线图片、CT图片、MRI图片、B超图片、电镜图片均进行了伪彩色技术的尝试,取得了良好的效果,部分图片经过处理后可以显现隐性病灶。例如对X线图片,在乳腺照影中伪彩色处理能鉴别囊性病、良性和恶性肿瘤,同样,钡餐照影图片和各种x线图片也得到良好的诊断效果。

常用的方法有,灰度分割(也称亮度分割),灰度到彩色的变换,以及频域滤波法等。

①灰度分割是是伪彩色图像处理中最简单的一种,将灰度图看做一个2-D的亮度函数,用一个平行于图像坐标轴的平面来切割亮度函数,把亮度函数分为两个灰度值区间,并赋予两种不同的颜色。将其推广,在不同的灰度级定义的区域,可对每个灰度值区间内的像素赋予一种颜色,这样不同灰度值区域的像素很容易被区分出来。

②灰度到彩色的变换对原始图像中像素的灰度值用三个独立的变换(红,绿,蓝三个不同特性的变换器)来处理,从而将不同的灰度映射位不同的颜色。其变换方法是先将黑白灰度图像送到红、绿、蓝3个变换器,而后再将3个不同输出分别送到彩色显像管的红、绿、蓝三枪。即同一灰度由3个变换器实施不同的变换,使得变换器输出不同的分量,然后在彩色显像管中合成某一种彩色。这样的伪彩色变换,不同大小灰度级一定可以合成不同的彩色。取得较好的图像视觉效果。

③频域滤波法。将输入图像的傅立叶变换。其基本的思想是根据图像中各区域中的不同频率分量给区域赋予不同的颜色。未得到不同的频率分量可以分别通过3个不同频带的滤波器(红色高通滤波器,

绿色带通滤波器,蓝色低通滤波器)产生不同的频率分量,将输出的每个内的频率分量再经过傅立叶反变换,其结果可进一步处理(如直方图均衡化或规格化)。最后将个通路的图像分别输彩色显示器对应的红、绿、蓝的入口就能得到增强后的图像。

5医学图像的三维可视化

三维医学图像的可视化通常是利用人类的视觉特性,通过计算机对二维数字断层图像序列形成的三维体数据进行处理,使其变换为具有直观立体效果的图像来展示人体组织的三维形态。该技术作为有力的辅助手段能够弥补影像设备在成像上的不足,为医生提供具有真实感的三维医学图像,极大地提高了医疗诊断的准确性和科学性。

医学图像分割综述

医学图像分割综述郭爱心安徽大学摘要:图像分割是图像处理和分析的关键。随着影像医学的发展,图像分割在医学应用中具有重要意义。本文从医学应用的角度出发,对医学图像分割的意义、方法、评估标准和发展前景做出了简单综述。关键字:医学图像分割意义方法评估标准发展前景AReviewofMedicalImageSegmentation Ai- XinGuoAnhuiUniversityAbstract:Imagesegmentationisthekeyofimageprocessingandanalysis.Withthede velopmentofmedicalimage,imagesegmentationisofgreatsignificanceinmedicalapplications.Fromtheper spectiveofmedicalapplications,thispapermadeasimplereviewofthemedicalimagesegmentationonit’ssig nificance、methods、evaluationstandardsanddevelopmentprospects.words:Keymedical image,segmentation,sig nificance,methods,evaluation standards,developmentprospects1.医学图像分割的意义图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。医学图像包括CT、正电子放射层析成像技术(PET)、单光子辐射断层摄像(SPECT)、MRI(磁共振成像技术)、Ultrasound(超[2]声)及其它医学影像设备所获得的图像。医学图像分割是将原始的2D或3D图像划分成[1]不同性质(如灰度、纹理等)的区域,从而把感兴趣的区域提取出来。医学图像分割是一个非常有研究价值和研究意义的领域,对疾病诊断、图像引导手术以及医学数据可视化等有重要作用,为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据。医学图像处理有其复杂性和多样性。由于医学图像的成像原理和组织本身的特性差异,图像的形成受到诸如噪音、场偏移效应、局部体效应和组织运动等的影响,医学图像与普通图像相比较,不可

图像处理综述.

图像噪声分类及去噪方法综述 2013552070 王跃洋数字图像中,噪声主要来源于图像的获取或传输过程。成像传感器的性能受各种因素的影响,如图像获取过程中的环境条件和传感元器件自身的质量。例如,在使用CCD摄像机获取图像时,光照水平和传感器温度是影响结果图像中噪声数量的主要因素。图像在传输中被污染主要是由于传输信道中的干扰。例如,使用无线网络传输的图像可能会因为光照或其他大气因素而污染。 图像噪声的分类 图像噪声是图像在摄取或传输时所受的随机信号干扰,是图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素。很多时候将图像噪声看成是多维随机过程,因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述,即用其概率分布函数和概率密度分布函数。图像噪声是多种多样的,其性质也千差万别,所以了解噪声的分类是很有必要的。 一.按产生的原因分类 1.外部噪声, 即指系统外部干扰以电磁波或经电源串进系统内部而引起的噪声。如电气设备,天体放电现象等引起的噪声。 2.内部噪声,一般有四个源头: a)由光和电的基本性质所引起的噪声。如电流的产生是由电子或空穴粒子的集合,定向运动所形成。因这些粒子运动的随机性而形成的散粒噪声;导体中自由电子的无规则热运动所形成的热噪声;根据光的粒子性,图像是由光量子所传输,而光量子密度随时间和空间变化所形成的光量子噪声等。 b)电器的机械运动产生的噪声。如各种接头因抖动引起电流变化所产生的噪声;磁头、磁带等抖动或一起的抖动等。 c)器材材料本身引起的噪声。如正片和负片的表面颗粒性和磁带磁盘表面缺陷所产生的噪声。随着材料科学的发展,这些噪声有望不断减少,但在目前来讲,还是不可避免的。

d)系统内部设备电路所引起的噪声。如电源引入的交流噪声;偏转系统和箝位电路所引起的噪声等。 这种分类方法有助于理解噪声产生的源头,有助于对噪声位置定位,对于降噪算法只能起到原理上的帮助。 二.按噪声频谱分类 频谱均匀分布的噪声称为白噪声; 频谱与频率成反比的称为1/f噪声;而与频率平方成正比的称为三角噪声等等。 三.按噪声与信号的关系分类 1.加性噪声:加性嗓声和图像信号强度是不相关的,如运算放大器, 信道噪声电视摄像机扫描图像的噪声的,这类带有噪声的图像g可看成为理想无噪声图像f与噪声n之和; 2.乘性噪声: 乘性嗓声和图像信号是相关的,往往随图像信号的变化而变化,如飞点扫描图像中的嗓声、电视扫描光栅、胶片颗粒造成等,由于载送每一个象素信息的载体的变化而产生的噪声受信息本身调制。在某些情况下,如信号变化很小,噪声也不大。 为了分析处理方便,常常将乘性噪声近似认为是加性噪声,而且总是假定信号和噪声是互相统计独立。 四.按概率密度函数(PDF)分类 1.高斯噪声:在空间域和频域中,由于高斯噪声(也称为正态噪声)在数学上的易处理性,这种噪声模型经常被用于实践中。 高斯随机变量z 的PDF有下式给出: 其中,z表示灰度值,表示z的均值,σ表示z的标准差。标准差的平方成为z的方差。 2.瑞利噪声:瑞利密度对于近似偏移的直方图十分适用。 瑞利噪声的PDF由下式给出:

ebnnuqc医学_图像处理技术

^ | You have to believe, there is a way. The ancients said:" the kingdom of heaven is trying to enter". Only when the reluctant step by step to go to it 's time, must be managed to get one step down, only have struggled to achieve it. -- Guo Ge Tech 医学图像处理技术 摘要:随着医学成像和计算机辅助技术的发展,从二维医学图像到三维可视化技术成为研究的热点,本文介绍了医学图像处理技术的发展动态,对图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。在比较各种技术在相关领域中应用的基础上,提出了医学图像处理技术发展所面临的相关问题及其发展方向。关键词:医学图像处理;图像分割;图像配准;图像融合;纹理分析 1.引言 近20 多年来,医学影像已成为医学技术中发展最快的领域之一,其结果使临床医生对 人体部病变部位的观察更直接、更清晰,确诊率也更高。20 世纪70 年代初,X-CT 的发明 曾引发了医学影像领域的一场革命,与此同时,核磁共振成像象(MRI :Magnetic Resonance Imaging)、超声成像、数字射线照相术、发射型计算机成像和核素成像等也逐步发展。计算机和医学图像处理技术作为这些成像技术的发展基础,带动着现代医学诊断正产生着深刻的变革。各种新的医学成像方法的临床应用,使医学诊断和治疗技术取得了很大的进展,同时将各种成像技术得到的信息进行互补,也为临床诊断及生物医学研究提供了有力的科学依据。 在目前的影像医疗诊断中,主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体,往往需要借助医生的经验来判定。至于准确的确定病变体的空间位置、大小、几何形状及与周围生物组织的空间关系,仅通过观察二维切片图象是很难实现的。因此,利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理,实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示,可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析,可以大大提高医疗诊断的 准确性和可靠性。此外,它在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用。 本文对医学图像处理技术中的图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。 2.医学图像三维可视化技术 2.1三维可视化概述 医学图像的三维可视化的方法很多,但基本步骤大体相同,如图.。从#$ /&’(或超声等成像系统获得二维断层图像,然后需要将图像格式(如0(#1&)转化成计算机方便处理的格式。通过二维滤波,减少图像的噪声影响,提高信噪比和消除图像的尾迹。采取图像插值方法,对医学关键部位进行各向同性处理,获得体数据。经过三维滤波后,不同组织器官需要进行分割和归类,对同一部位的不同图像进行配准和融合,以利于进一步对某感兴趣部位的操作。根据不同的三维可视化要求和系统平台的能力,选择不同的方法进行三维体绘制,实现三维重构。

图像处理论文

图像处理技术近期发展及应用 摘要:图像处理技术的研究和应用越来越收到社会发展的影响,并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术近期的发展及应用现状,列举了数字图像处理技术的主要优点和制约其发展的因素,同时设想了图像处理技术在未来的应用和发展。 关键字:图像处理发展技术应用 1.概述 1.1图像的概念 图像包含了它所表达的物体的描述信息。我们生活在一个信息时代,科学研究和统计表明,人类从外界获得的信息约有百分之七十来自视觉系统,也就是从图像中获得,即我们平常所熟知的照片,绘画,动画。视像等。 1.2图像处理技术 图像处理技术着重强调在图像之间进行的变换,主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础,或对图像进行压缩编码以减少图像存储所需要的空间或图像传输所需的时间。图像处理是比较低层的操作,它主要在图像像素级上进行处理,处理的数据量非常大。 1.3优点分析 1.再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于,它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。 2.处理精度高。按目前的技术,几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高,这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。 3.适用面宽。图像可以来自多种信息源,它们可以是可见光图像,也可以是不可见的波谱图像(例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等)。从图像反映的客观实体尺度看,可以小到电子显微镜图像,大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。即只要针对不同的图像信息源,采取相应的图像信息采集措施,图像的数字处理方法适用于任何一种图像。 4.灵活性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分,每一部分均包含丰富的内容。而数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 2.近期发展及应用领域

图像处理文献综述

文献综述 理论背景 数字图像中的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础,图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的,也就是指图像局部亮度变化最显着的部分,例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等,同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性,通常沿边缘的走向灰度变化平缓,垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点,图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 、图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像边缘检测是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科,随着计算机硬件、软件的高度发展,数字图像边缘检测也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像边缘检测和计算机视觉等领域最基本的技术,如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点,然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测,就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像,排除外界的干扰,后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片,即加大图像特征。两者虽然在图像边缘检测中都有重要地位,但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究,我们最终所要达到的目的是为了处理速度更快,图像特征识别更准确。早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等。 早在1959年Julez就曾提及边缘检测技术,Roberts则于1965年开始了最早期的系统研究,从此有关边缘检测的理论方法不断涌现并推陈出新。边缘检测最开始都是使用一些经验性的方法,如利用梯度等微分算子或特征模板对图像进行卷积运算,然而由于这些方法普遍存在一些明显的缺陷,导致其检测结果并不尽如人意。20世纪80年代,Marr和Canny相继提出了一些更为系统的理论和方法,逐渐使人们认识到边缘检测的重要研究意义。随着研究的深入,人们开始注意到边缘具有多分辨性,即在不同的分辨率下需要提取的信息也是不同的。通常情况下,小尺度检测能得到更多的边缘细节,但对噪声更为敏感,而大尺度检测

图像处理文献综述

文献综述 1.1理论背景 数字图像中的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础,图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的,也就是指图像局部亮度变化最显著的部分,例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等,同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性,通常沿边缘的走向灰度变化平缓,垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点,图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 1.2、图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像边缘检测是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科,随着计算机硬件、软件的高度发展,数字图像边缘检测也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像边缘检测和计算机视觉等领域最基本的技术,如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点,然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测,就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像,排除外界的干扰,后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片,即加大图像特征。两者虽然在图像边缘检测中都有重要地位,但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究,我们最终所要达到的目的是为了处理速度更快,图像特征识别更准确。早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等。 早在1959年Julez就曾提及边缘检测技术,Roberts则于1965年开始了最早期的系统研究,从此有关边缘检测的理论方法不断涌现并推陈出新。边缘检测最开始都是使用一些经验性的方法,如利用梯度等微分算子或特征模板对图像进行卷积运算,然而由于这些方法普遍存在一些明显的缺陷,导致其检测结果并不

医学影像图像处理 第二章

填空题 1、(像素)是组成数字图像的基本元素 2、经过(采样)和(量化)两个过程,模拟图像就可以转化成数字图像 3、(采样)是指将空域上或时域上连续的图像(模拟图像)变换成离散采样点(像素)集合的一种操作。 4、在进行采样时,(采样间隔)的选取是一个非常重要的问题,它决定了采样后图像的质量,即忠实于原图像的程度。 5、(量化)就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后,用数值来表示的过程。 6、由模拟图像转换的数字图像质量由两个指标来衡量,分别是(采样密度)和(采样频率)。 选择题: 1、根据一维采样定理,若一维信号g(t)的最大频率为ω,以( A )为间 隔进行采样,则能够根据采样结果g(iT) (i=…, -1, 0, 1,…)完全恢复g(t) A T≤1/2ω B T≤ω C T≥1/2ω D T≥ω 2、连续图像经过采样之后所获得的数字图像的效果与以下(AB)评价参 数有关。 A采样密度B采样频率 C 灰度值 D 量化等级 3、一般,当限定数字图像的大小时,为了得到质量较好的图像可采用如下 原则:AB

A对缓变的图像,应该细量化,粗采样,以避免假轮廓 B对细节丰富的图像,应细采样,粗量化,以避免模糊(混叠) C对缓变的图像,应该粗量化,细采样,以避免假轮廓 D对细节丰富的图像,应粗采样,细量化,以避免模糊(混叠) 4、以下对矢量图的描述正确的是( BC )矢量图图像使得具有两个优点: 一是它的文件数据量很小;二是图像质量与分辨率无关 A 公式化表示 B文件数据量小 C图像质量与分辨率无关 D容易表示颜色丰富的图形 5、以下( BCD )属于位图: A线画稿 B灰度图像 C索引颜色图像 D真彩色图像 6、以下哪些描述是正确的CD A灰度直方图表示了图像的空间信息 B一幅灰度直方图对应一幅图像 C子图直方图之和为整幅图的直方图 D直方图反映了图像中某灰度的像素 数量 简答题: 1、与模拟图像比较,数字图像具有的特点和优势表现在那几个方面?并 解释模拟图像和数字图像的概念。 答:数字图像的优势和特点表现在:节省由于存储胶片需要的很大存储空间; 能够根据临床或医生的要求,对数字化图像进行各种后处理,可增加显示信息的能力;对模拟图像手工查找需要浪费大量时间,胶片的归档容易出错,图像数字化后纳入PACS就可以解决这个问题;利用模拟图像使得远 程会诊不便,以人工送胶片的方式传递信息,不仅传递时间长,延误诊断,

数字图像处理在医学上的应用

数字图像处理的应用 数字图像处理又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号,并通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 进行数字图像处理所需要的设备包括摄像机、数字图像采集器(包括同步控制器、模数转换器及帧存储器)、图像处理计算机和图像显示终端。 图像是人类获取和交换信息的主要来源,因此,图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大,图像处理的应用领域也将随之不断扩大。 接下来,就讨论一下数字图像处理在医学上的应用。 自发现X射线以来,在医学领域可以用图像的形式揭示更多有用的医学信息,医学的诊断方式也发生了巨大的变化。随着科学技术的不断发展,现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理。 目前的医学图像包括CT图像、核磁共振图像、B超扫描图像、数字X 光机图像、X 射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。由于人眼识别度等客观因素的影响,大部分的图像需要依靠计算机的帮助。随着数字图像处理技术的发展,对这些图像的分析以及处理,会变得更加快捷,分析的结果也会更加精准。

与其他领域的应用相比较,医学影像等卫生领域信息更具独特性,医学图像较普通图像纹理更多,分辨率更高,相关性更大,存储空间要更大,并且为严格确保临床应用的可靠性,其压缩、分割等图像预处理、图像分析及图像理解等要求更高。 首先,对于一个病例,要进行图像采集,由于采集到的图像因试验测量系统和测量者个人因素存在较多噪声,所以要先通过预处理对图像进行去噪处理和灰度变换处理等使其变得较为清晰。预处理完成后再利用中心路径提取算法对所获取的图像进行进一步处理。 接下来要做的就是图像处理。 先对图像二值化,二值形态学的运算对象是集合给出一个图像集合和一个结构元素集合利用结构元素对图像进行操作。然后做中心线的提取等。 使用计算机进行图像的采集预处理以及二值化和计算排除了人为测 量的不精确性和误差提高了测量结果的可靠性。 随着信息技术的飞速发展和计算机应用水平的不断提高,利用计算机断层成像、正电子放射层析成像、单光子辐射断层摄像、磁共振成像、超声成像及其它医学影像设备所获得的图像被广泛应用于医疗诊断、组织容积定量分析、病变组织定位、解剖结构学习、治疗规划、功能成像数据的局部体效应校正、计算机指导手术和术后监测等各个环节。 医学图像处理借助于计算机图形、图像技术,使医学图像的质量和显示方法得到了极大的改善。这不仅可以基于现有的医学影像设备来极

图像处理文献综述

文献综述 近年来,随着计算机视觉技术的日益发展,图像处理作为该领域的关键方向受到越来越多研究人员的关注与思考。在现在的日常生活中,由于通信设备低廉的价格和便捷的操作,人们越来越喜欢用图像和视频来进行交流和分享,消费性的电子产品在消费者中已经非常普遍,例如移动手机和数码相机等等。在这个纷繁多变的世界,每天都有数以万计的图像产生,同时信息冗余问题也随之而来。尽管在一定的程度上,内存技术的增加和网络带宽的提高解决了图像的压缩和传输问题,但是智能的图像检索和有效的数据存储,以及图像内容的提取依然没有能很好的解决。 视觉注意机制可以被看做是人类对视觉信息的一个筛选过程,也就是说只有一小部分重要的信息能够被大脑进行处理。人类在观察一个场景时,他们往往会将他们的注意力集中在他们感兴趣的区域,例如拥有鲜艳的颜色,光滑的亮度,特殊的形状以及有趣的方位的区域。传统的图像处理方法是将整幅图像统一的处理,均匀的分配计算机资源;然而许多的视觉任务仅仅只关系图像中的一个或几个区域,统一的处理整幅图像很明显会浪费过多的计算机资源,减少处理的效率 [1,2]。因此,在计算机视觉领域,建立具有人类视觉系统独特数据筛选能力的数学模型显得至关重要。受高效的视觉信息处理机制的启发,计算机视觉领域的显著性检测应运而生。图像显著性检测是通过建立一定的数学模型,让计算机来模拟人类的视觉系统,使得计算机能够准确高效的定位到感兴趣的区域。 一般来说,一个信号的显著性可以表示为其和周围环境的差异性。正是因为这个信号和周围的其他信号的迥异性,使得视觉系统不需要对环境中的所有感兴趣的区域进行逐个的扫描,显著的目标会自动从环境中凸显出来。另外,一些心理学研究表明人类的视觉机制不仅仅是由低级的视觉信号来驱动的,基于记忆、经验等的先验知识同样能够决定场景中的不同信号的显著性,而这些先验知识往往是和一些高层次的事件以及视觉任务联系在一起的。基于当前场景的视觉显著性机制是低级的,慢速的。而基于先验知识的显著性机制通常是和高层次的任务关联在一起的,其效率通常低于由视觉信号驱动的显著性机制。人眼视觉系统通过显著性原理来处理复杂的视觉感知是不争的事实,这种显著性的处理机制使得复杂背景下的目标检测、识别有了很大程度的提升。 在模式识别、计算机视觉等领域,越来越多的计算机工作者致力于开发显著性计算模型,用以简单的表达图像的主要信息。这些显著性模型的检测结果是一个显著性灰度图,其每个像素点的灰度值表示了该像素的显著性,灰度值越大,表明该像素越显著。从信息处理的方式看,显著性模型大致可以分为两类:自顶向下(任务驱动)和自底向上(数据驱动)的方法。 自顶向下的显著性检测方法之所以是任务驱动,这是因为该类模型通常是和某一特定的任务相关。在同样的场景或模式下,检测到的结果因任务的不同而不同是自顶向下模型最突出的特点。例如在目标检测中,检测者需要首先告诉需要检测的目标是什么,检测到的显著性图则表示目标可能出现的位置。自顶向下的显著性检测方法的依据是:如果研究者事先知道需要检测目标的颜色、形状或者方向等特征,那么该检测算法自然会高效的检测到需要检测的目标。因此,自顶向下的算法通常需要人工标记,或是从大量的包含某种特定目标的图像中学习该类目标的特征信息,这些学习方法一般是监督的;然后求测试图像对于训练学习得到的信息的响应,从而得到测试图像的显著性图。现存的一些自顶向下的算法在某些特定的目标上取得了一定的效果,不过这些算法往往只对某些特定的目标有效,对于复杂多变的自然图像,该类算法存在很大的缺陷。自顶向下的模型是慢速的、任务驱动的,有意识的,以及封闭回路的。由于自顶向下模型的特点,其应用受到了很大的限制。

医学图像处理综述

医学图像处理综述 墨南-初夏2010-07-24 23:51:56 医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像。广泛使用的医学成像模式主要分为X射线成像(X—CT) ,核磁共振成像(MRI),核医学成像(NMI)和超声波成像(UI) 这四类。 (1)x射线成像:传统x射线成像基于人体不同器官和组织密度不同。对x射线的吸收衰减不同形成x射线影像。(例如人体中骨组织密度最大,在图像上呈白影,肺是软组织并且含有气体,密度最低,在照片上的图像通常是黑影。)常用于对人体骨骼和内脏器官的疾病或损伤进行诊断和定位。现代的x射线断层成像(x—cT) 发明于20世纪70年代,是传统影像技术中最为成熟的成像模式之一,其速度已经快到可以对心脏实现动态成像。其缺点是医生要在病人接收剂量和片厚之间进行折衷选择,空间分辨率和对比度的还需进一步提高。 (2)核磁共振成像(MIR) 发展于20世纪70年代,到80年代才进入市场,这种成像设备具有在任意方向上的多切片成像、多参数和多核素成像、可实现整个空问的真三维数据采集、结构和功能成像,无放射性等优点。目前MRI的功能成像(fMRI) 是MIR设备应用的前沿领域,广泛应用于大脑功能性疾病的诊断,并为肿瘤等占位性病变提供功能信息。MRI 受到世人的广泛重视,其技术尚在迅速发展

过程中。 (3)核医学成像(NMI ) ,目前以单光子计算机断层成像(SPECT) 和正电子断层成像(PET) 为主,其基本原理是向人体注射放射性核素示踪剂,使带有放射性核素的示踪原子进入人体内要成像的脏器或组织通过测量其在人体内的分布来成像。NMI不仅可以提供静态图像,而且可提供动态图像。 (4)超声波成像(Ultrasonic Imaging ) ,属于非电离辐射的成像模态,以二维平面成像的功能为主,加上血液流动的彩色杜普勒超声成像功能在内,在市场上已经广泛使用。超声成像的缺点是图像对比度差、信噪比不好、图像的重复性依赖于操作人员。但是,它的动态实时成像能力是别的成像模式不可代替的 在目前的影像医疗诊断中,主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体.这往往需要借助医生的经验来判定。至于准确地确定病变体的空间位置、大小、几何形状及与周围 生物组织的空间关系,仅通过观察二维切片图象是很难实现的。因此,利用计算机图像处理技术对二维切片图象进行分析和处理。实现对人体器官,软组织和病变体的分割提取,三维重建和三维显示,可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分

基于matlab的图像预处理技术研究文献综述

毕业设计文献综述 题目:基于matlab的图像预处理技术研究 专业:电子信息工程 1前言部分 众所周知,MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多领域有着广泛的用途,特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像,并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件如。果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱,会大大简化具体的编程工作,充分体现在图像处理和分析中的优越性。 图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。拒统计,在人类获取的信息中,视觉信息约占60%,听觉信息约占20%,其他方式加起来才约占20%。由此可见,视觉信息对人类非常重要。同时,图像又是人类获取视觉信息的主要途径,是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。通常,客观事物在空间上都是三维的(3D)的,但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。 图像存在方式多种多样,可以是可视的或者非可视的,抽象的或者实际的,适于计算机处理的和不适于计算机处理的。 图像处理它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室(JPL)。他们对航天探测器徘徊者7号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术,如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理,并考虑了太阳位置和月球环境的影响,由计算机成功地绘制出月球表面地图,获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理,以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,获得了非凡的成果,为人类登月创举奠定了坚实的基础,也推动

数字图像处理主题综述汇总

数字图像处理主题综述 姓名: 学号: 201203284 班级: 计科11202 序号: 31 院系: 计算机科学学院 主题: 医学图片处理

目录 1.引言 (3) 2.医学图像三维可视化技术 (3) 3.医学图像分割 (4) 4.医学图像配准和融合 (6) 5.医学图像纹理分析 (8) 6.应用 (9) 7.总结 (10) 8.参考文献 (10)

1.引言 近20 多年来,医学影像已成为医学技术中发展最快的领域之一,其结果使临床医生对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰,确诊率也更高。20 世纪70 年代初,X-CT 的发明 曾引发了医学影像领域的一场革命,与此同时,核磁共振成像象(MRI :Magnetic Resonance Imaging)、超声成像、数字射线照相术、发射型计算机成像和核素成像等也逐步发展。计算机和医学图像处理技术作为这些成像技术的发展基础,带动着现代医学诊断正产生着深刻的变革。各种新的医学成像方法的临床应用,使医学诊断和治疗技术取得了很大的进展,同时将各种成像技术得到的信息进行互补,也为临床诊断及生物医学研究提供了有力的科学依据。 在目前的影像医疗诊断中,主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体,往往需要借助医生的经验来判定。至于准确的确定病变体的空间位置、大小、几何形状及与周围生物组织的空间关系,仅通过观察二维切片图象是很难实现的。因此,利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理,实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示,可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析,可以大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。此外,它在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用。 本文对医学图像处理技术中的图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。 2.医学图像三维可视化技术 2.1 三维可视化概述 医学图像的三维可视化的方法很多,但基本步骤大体相同,如图.。从#$ /&’(或超声等成像系统获得二维断层图像,然后需要将图像格式(如0(#1&)转化成计算机方便处理的格式。通过二维滤波,减少图像的噪声影响,提高信噪比和消除图像的尾迹。采取图像插值方法,对医学关键部位进行各向同性处理,获得体数据。经过三维滤波后,不同组织器官需要进行分割和归类,对同一部位的不同图像进行配准和融合,以利于进一步对某感兴趣部位的操作。根据不同的三维可视化要求和系统平台的能力,选择不同的方法进行三维体绘制,实现三维重构。 2.2关键技术: 图像分割是三维重构的基础,分割效果直接影像三维重构的精确度。图像分割是将图像分割成有意义的子区域,由于医学图像的各区域没有清楚的边界,为了解决在医学图像分割中遇到不确定性的问题,引入模糊理论的模糊阀值、模糊边界和模糊聚类等概念。快速准确的分离出解剖结构和定位区域位置和形状,自动或半自动的图像分割方法是非常重要的。在实际应用中有聚类法、统计学模型、

数字图像处理文献综述

数字图像处理技术综述 摘要:随着计算机的普及,数字图像处理技术也获得了迅速发展,逐渐走进社会生产生活的各个方面。本文是对数字图像处理技术的一个总体概述,包括其内涵、优势、主要方法及应用,最后对其发展做了简单的总结。 关键词:数字图像、图像处理技术、处理方法、应用领域 Overview of digital image processing technology Abstract: With the popularization of computer, digital image processing technology also won the rapid development, and gradually go into all aspects of social life and production. This paper is a general overview of the digital image processing technology, including its connotation, advantage, main method and its application. And finally, I do a simple summary of the development. Keywords: digital image, image processing technology, processing method, application field

前言: 图像处理技术被分为模拟图像处理和数字图像处理两大类。数字图像处理技术一般都用计算机处理或实时的硬件处理,因此也称之为计算机图像处理[1]。而时至今日,随着计算机的迅速普及,数字图像处理技术也飞速发展着,因为其用途的多样性,可以被广泛运用于医学、交通、化学等各个领域。 一、数字图像处理技术的概念内涵 数字图像处理技术是指将一种图像信号转变为二进制数字信号,经过计算机对而其进行的图像变换、编码压缩、增强和复原以及分割、特征提取等处理,而高精准的还原到显示器的过程[2]。在数字图像处理中,图像被分割成像素(每英寸的像素的数目取决于图像的分辨率) [7].可以说图像处理是对图像数据的一种操作或者运算,一般是由计算机或者专用图像处理硬件来实现的。我国常用的数字图像处理技术主要有两种,一种是光学处理法,一种是数字(电子)处理法。当前,数字图像处理技术已经逐步完善。数字图像处理技术与人们的生活紧密相关,如常用的数字电视、数码照相机、数码摄像机等所输出的图像都是数字图像,即数字像处理技术的成果。目前数字图像处理已发展成为信息处理技术的一个综合性边缘学科,成为了信息处理的一个重要的学科分支,并与相关学科相互联系、相互交叉。如计算机图形学、模式识别、计算机视觉等学科的研究内容均与图像电信号转变、图像数据描述、图像信息输出等有关,所以,它们之间各有侧重而又相互补充,并在各项新理论、新技术的支持下得到了长足发展[3]。 数字图像处理最早出现于20世纪70年代,当时是以人为对象的,为了改善图像的视觉效果。到目前为止,图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就,使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科[4]。而它发展至今,在原有的基础上又有了新的技术支持,已经逐渐覆盖至方方面面,在各个学科都有着难以忽视的作用。 二、数字图像处理技术的优势 数字图像处理技术之所以发展如此迅速,是因为它具有许多的优点,可以带来极大便利,而这些优点也使得数字图像处理的应用越来越广泛。 第一,再现性好。数字图像处理技术不会因对图像进行的变换操作而导致图像质量退化,数字图像能始终保持图像的再现[3]; 第二,处理精度高。数字图像处理的是由计算机进行的,因而可以处理极高精度的数据,而且精度可以随着计算机计算能力的增强而增加。可以快速准确地拍摄照片,可以精确测量数百万像素的强度[8];

医学图像处理技术综述

2009年第1期 福建电脑 医学图像处理技术综述 周贤善 (长江大学计算机科学学院湖北荆州434023) 【摘要】:医学影像已成为医学技术中发展最快的领域之一,临床医生在医学图象处理技术的帮助下,对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰,确诊率也更高。本文对图像分割、图像配准和图像融合等医学图像处理技术的现状和发展进行了综述。 【关键词】:医学图像处理;图像分割;图像配准;图像融合 0、引言 医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像,临床广泛使用的医学成像模式主要分为X-射线成像(X-CT)、核磁共振成像(MRI)、核医学成像(NMI)和超声波成像(UI)四类。在目前的影像医疗诊断中,主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体,这往往需要借助医生的经验来判定。利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理,实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示,可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析,从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性;在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用。医学图像处理技术包括很多方面,本文主要从图像分割、图像配准、图像融合技术方面进行介绍。 1、图像分割 医学图像分割就是一个根据区域间的相似或不同把图像分割成若干区域的过程。目前,主要以各种细胞、组织与器官的图像作为处理的对象。传统的图像分割技术有基于区域的分割方法和基于边界的分割方法,前者依赖于图像的空间局部特征,如灰度、纹理及其它象素统计特性的均匀性等,后者主要是利用梯度信息确定目标的边界。结合特定的理论工具,图象分割技术有了更进一步的发展。比如基于三维可视化系统结合FastMarching 算法和Watershed变换的医学图象分割方法,能得到快速、准确的分割结果[1]。 近年来,随着其它新兴学科的发展,产生了一些全新的图像分割技术。如基于统计学的方法、基于模糊理论的方法、基于神经网络的方法、基于小波分析的方法、基于模型的snake模型(动态轮廓模型)、组合优化模型等方法。虽然不断有新的分割方法被提出,但结果都不是很理想。目前研究的热点是一种基于知识的分割方法,即通过某种手段将一些先验的知识导入分割过程中,从而约束计算机的分割过程,使得分割结果控制在我们所能认识的范围内而不至于太离谱[2]。比如在肝内部肿块与正常肝灰度值差别很大时,不至于将肿块与正常肝看成2个独立的组织。 医学图像分割方法的研究具有如下显著特点:现有任何一种单独的图像分割算法都难以对一般图像取得比较满意的结果,要更加注重多种分割算法的有效结合;由于人体解剖结构的复杂性和功能的系统性,虽然已有研究通过医学图像的自动分割区分出所需的器官、组织或找到病变区的方法[3],但目前现成的软件包一般无法完成全自动的分割,尚需要解剖学方面的人工干预[4]。在目前无法完全由计算机来完成图像分割任务的情况下,人机交互式分割方法逐渐成为研究重点;新的分割方法的研究主要以自动、精确、快速、自适应和鲁棒性等几个方向作为研究目标,经典分割技术与现代分割技术的综合利用(集成技术)是今后医学图像分割技术的发展方向。 2、图像配准 图象配准是图象融合的前提,是公认难度较大的图象处理技术,也是决定医学图象融合技术发展的关键技术。在临床诊断中,单一模态的图像往往不能提供医生所需要的足够信息,常需将多种模式或同一模式的多次成像通过配准融合来实现感兴趣区的信息互补。在一幅图像上同时表达来自多种成像源的信息,医生就能做出更加准确的诊断或制定出更加合适的治疗方法。医学图像配准包括图像的定位和转换,即通过寻找一种空间变换使两幅图像对应点达到空间位置和解剖结构上的完全一致。要求配准的结构能使两幅图象上所有的解剖点,或至少是所有具有诊断意义以及手术区域的点都达到匹配[5]。1993年Petra等综述了二维图像的配准方法,并根据配准基准的特性,将图像配准的方法分为基于外部特征的图象配准(有框架)和基于图象内部特征的图象配准(无框架)两种方法。后者由于其无创性和可回溯性,已成为配准算法的研究中心。 近年来,医学图像配准技术有了新的进展,在配准方法上应用了信息学的理论和方法,例如应用最大化的互信息量作为配准准则进行图像的配准,基于互信息的弹性形变模型也逐渐成为研究热点[6]。在配准对象方面从二维图像发展到三维多模医学图像的配准。一些新算法,如基于小波变换的算法、统计学参数绘图算法、遗传算法等,在医学图像上的应用也在不断扩展。向快速和准确方面改进算法,使用最优化策略改进图像配准以及对非刚性图像配准的研究是今后医学图像配准技术的发展方向。 3、图像融合 图像融合的主要目的是通过对多幅图像间的冗余数据的处理来提高图像的可读性,对多幅图像间的互补信息的处理来提高图像的清晰度。多模态医学图像的融合把有价值的生理功能信息与精确的解剖结构结合在一起,可以为临床提供更加全面和准确的资料。融合图像的创建分为图像数据的融合与融合图像的显示两部分来完成。目前,图像数据融合主要有以像素为基础的方法和以图像特征为基础的方法。前者是对图像进行逐点处理,把两幅图像对应像素点的灰度值进行加权求和、灰度取大或者灰度取小等操作,算法实现比较简单,不过实现效果和效率都相对较差,融合后图像会出现一定程度的模糊。后者要对图像进行特征提取、目标分割等处理,用到的算法原理复杂,但是实现效果却比较理想。融合图像的显示常用的有伪彩色显示法、断层显示法和三维显示法等。伪彩色显示一般以某个图像为基准,用灰度色阶显示,另一幅图像叠加在基准图像上,用彩色色阶显示。断层显示法常用于某些特定图像,可以将融合后的三维数据以横断面、冠状面和矢状面断层图像同步地显示,便于观察者进行诊断。三维显示法是将融合后数据以三维图像的形式显示,使观察者可更直观地观察病灶的空间解剖位置,这在外科手术设计和放疗计划制定中有重要意义。 在图像融合技术研究中,不断有新的方法出现,其中小波变换、基于有限元分析的非线性配准以及人工智能技术在图像融合中的应用将是今后图像融合研究的热点与方向。随着三维重建显示技术的发展,三维图像融合技术的研究也越来越受到重视,三维图像的融合和信息表达,也将是图像融合研究的一个重点。 在计算机辅助图像处理的基础上,开发出综(下转第33页) 34

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【最新整理,下载后即可编辑】 医学图像处理综述 墨南-初夏2010-07-24 23:51:56 医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像。广泛使用的医学成像模式主要分为X射线成像(X—CT) ,核磁共振成像(MRI),核医学成像(NMI)和超声波成像(UI) 这四类。 (1)x射线成像:传统x射线成像基于人体不同器官和组织密度不同。对x射线的吸收衰减不同形成x射线影像。(例如人体中骨组织密度最大,在图像上呈白影,肺是软组织并且含有气体,密度最低,在照片上的图像通常是黑影。)常用于对人体骨骼和内脏器官的疾病或损伤进行诊断和定位。现代的x射线断层成像(x—cT) 发明于20世纪70年代,是传统影像技术中最为成熟的成像模式之一,其速度已经快到可以对心脏实现动态成像。其缺点是医生要在病人接收剂量和片厚之间进行折衷选择,空间分辨率和对比度的还需进一步提高。 (2)核磁共振成像(MIR) 发展于20世纪70年代,到80年代才进入市场,这种成像设备具有在任意方向上的多切片成像、多参数和多核素成像、可实现整个空问的真三维数据采集、结构和功能成像,无放射性等优点。目前MRI的功能成像(fMRI) 是MIR设备应用的前沿领域,广泛应用于大脑功能性疾病的诊断,并为肿瘤等占位性病变提供功能信息。MRI 受到世人的广泛重视,其技术尚在迅速发展过程中。 (3)核医学成像(NMI ) ,目前以单光子计算机断层成像(SPECT) 和正电子断层成像(PET) 为主,其基本原理是向人体注射放射性核素示踪剂,使带有放射性核素的示踪原子进入人体内要成像的脏器或组织通过测量其在人体内的分布来成像。NMI 不仅可以提供静态图像,而且可提供动态图像。

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