基于EMD和小波的腦部CT圖像去噪及邊緣檢測方法研究.pdf

1、近20多年來，醫(yī)學(xué)影像已成為醫(yī)學(xué)中發(fā)展最快的領(lǐng)域之一，被廣泛應(yīng)用于診斷和治療，使臨床醫(yī)生對人體內(nèi)部病變部位的觀察更直接、更清晰，確診率更高，也成為了必不可少的手段和工具。而醫(yī)學(xué)圖像的分析和處理是醫(yī)學(xué)影像技術(shù)極為重要的一個環(huán)節(jié)，特別是圖像處理技術(shù)中所涉及的圖像去噪和圖像邊緣檢測技術(shù)已成為當(dāng)前研究的熱點。但由于當(dāng)前醫(yī)學(xué)圖像的處理層次較淺，對信號的利用率還不夠充分，有關(guān)疾病的診斷主要還是靠臨床經(jīng)驗豐富的醫(yī)生用肉眼觀察醫(yī)學(xué)圖像，并經(jīng)活檢確診。運

2、用一些圖像處理技術(shù)能有效地對現(xiàn)有醫(yī)學(xué)圖像進行深層次處理，如去噪、增強、融合以及邊緣提取等，從而提高對醫(yī)學(xué)圖像信息的利用率，有助于實現(xiàn)對病變特征信息的提取，并提高診斷準(zhǔn)確率。 本文首先介紹了醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀、研究范圍和方法，然后針對醫(yī)學(xué)圖像中CT圖像的特點及CT圖像的成像基本原理，對腦部CT圖像進行了去噪處理和邊緣檢測。 在對腦部CT圖像的去噪處理過程中，本文針對生物醫(yī)學(xué)信號是典型的非平穩(wěn)信號，具有很強的背景噪聲

3、，處理起來較困難的特點，引入了一種基于EMD方法的腦部CT圖像去噪方法，它可以有效地去除噪聲的干擾，充分保留信號的局部特征。在對腦部CT圖像進行邊緣檢測過程中針對腦部CT圖像中的病灶大多是模糊的圖像信息，呈現(xiàn)弱邊緣特性的特點，結(jié)合小波和快速模糊算法的優(yōu)點進行了邊緣檢測。因為基于小波和快速模糊邊緣檢測算法不僅利用了小波分析的多分辨特性，在高頻與低頻上分別提取了圖像邊緣，而且快速模糊邊緣檢測算法改進了經(jīng)典的Pal和King的模糊邊緣檢測算法