图像灰度化毕业论文

图像灰度化毕业论文

现在大部分的彩色图像都是采用RGB颜色模式，处理图像的时候，要分别对RGB三种分量进行处理，实际上RGB并不能反映图像的形态特征，只是从光学的原理上进行颜色的调配。现在有很多其他的颜色模式，例如HSI模式，HSI是由色调，饱和度，亮度三个分量来表示颜色。HSI比RGB更符合人的视觉特性。但是HSI也是三通道，真正反映图像特征的变量是I，其他都是色彩的反映。所以我们经常要把图像弄成8位的灰度值图像直接进行处理，可以通过直方图，灰度变化，还有正交变换之类的进行处理。甚至经常把图像分割之后变成二值图像处理。这是我一家之言，但是是我长时间的图像处理，及参考了很多书之后得出的经验，不少书上也差不多是这般解释。

1 基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像 直接分割图像 处理后的分割图像 2 基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。

灰度图像处理毕业论文

matlab论文作者：佚名 转贴自：本站原创 点击数：21256 更新时间：2005-6-20 文章录入wuzechun基于MATLAB 的图像处理与分析X何希平1 , 张琼华2(1. 重庆工商大学实验实习中心,重庆400033 ; 2. 重庆工商大学图书馆,重庆400033)摘 要:介绍了MATLAB 图像处理工具箱中的函数,给出了图像处理与分析的技术实现,如用直方图均衡进行图像增强,通过形态学方法进行图像特征抽取与分析,借助于分水岭图像分割实现目标检测等。关键词:灰度图像;形态学变换;标记;分割;特征抽取中图分类号:TP 317. 4 文献标识码:AMATLAB6. 1(R12. 1) 是一套功能十分强大的工程计算及数据分析软件,其应用范围涵盖了数学、工业技术、电子科学、医疗卫生、建筑、金融、数字图像处理等各个领域。许多工程师和研究人员发现,MATLAB能迅速测试其构思,综合评测系统性能,并能借此快速设计出更多的解决方案,达到更高的技术要求。MATLAB 的图像处理工具箱,功能十分强大,支持的图像文件格式丰富,如3 . BMP , 3 . JPG, 3 . JPEG,3 . GIF , 3 . TIF , 3 . TIFF , 3 . PNG, 3 . PCX , 3 . XWD , 3 . HDF , 3 . ICO , 3 . CUR 等。利用MATLAB 所提理函数,并给出用MATLAB 实现图像处理与分析的应用技术实例。1 MATLAB 的图像处理工具概述MATLAB6. 1(R12. 1) 提供了20 类图像处理函数,涵盖了图像处理的包括近期研究成果在内的几乎所有的技术方法,是学习和研究图像处理的人员难得的宝贵资料和加工工具箱。这些函数按其功能可分为:图像显示;图像文件I/ O ;图像算术运算;几何变换;图像登记;像素值与统计;图像分析;图像增强;线性滤波;线性二元滤波设计;图像去模糊;图像变换;邻域与块处理; 灰度与二值图像的形态学运算;结构元素创建与处理;基于边缘的处理; 色彩映射表操作;色彩空间变换;图像类型与类型转换。2 应用MATLAB 工具箱进行图像分析处理2. 1 用直方图均衡实现图像增强当图像对比度较低,即灰度直方图分布区间较窄时,可用直方图均衡实现灰度分布区间展宽而达到图像增强的效果。下面是实现的源程序及相关功能的注解:%源程序:test1. mX 收稿日期:2003 - 02 - 27 ;修回日期:2003 - 03 - 30作者简介:何希平(1968 - ) ,男,四川人,博士生,重庆工商大学副教授,从事多媒体数据压缩、网络信息系统研究。. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights , close all %清除所有内存变量、图形窗口I = imread(’pout. tif’); %将图像文件pout. tif 的图像像素数据读入矩阵Iimshow( I) %显示图像I ,图像对比度低,如图1afigure , imhist ( I) %在新图形窗口中显示图像I 的直方图,如图1c。可以注意到图像%亮度范围相当狭窄,并未完全覆盖可能的范围[0 ,255 ]I2 = histeq( I) ; %对图像I 做直方图均衡补偿在整个范围内展宽亮度值并输出到矩阵I2 ,因而改进了图像I 的对比度figure , imshow( I2) %在新图形窗口中显示新图像I2 , 如图1bfigure , imhist ( I2) %在新图形窗口中显示图像I2 的直方图, 如图1dimwrite ( I2 , ’pout2. png’); %将对比度调节的结果图像写入PNG格式的文件a 原图 b 直方图均衡结果图 c 原图像的直方图 d 结果图像的直方图图1 直方图均衡补偿消去图像噪声程序运行后,可得如图1 的对比图像。2. 2 用形态学方法进行图像处理与分析以rice. tif 为图像实例,介绍用形态学方法对灰度图像进行处理与分析的技术要点,即对灰度图像进行如下操作:去除图像的不均匀背景;用设置阈值的方法(thresholding) 将结果图像转换成二值图像;通过成分标记(components labeling) 返回图像中的目标对象属性,并计算目标对象的统计数字特征。其算法步骤描述如下:(1) 用工具箱函数imread 和imshow 读取和显示8 位灰度图,如图2a 。(2) 用形态学开运算(Morphological Opening) 估计背景。通过调用imopen 并对输入图像I 执行形态学开运算, 取半径为15 的圆盘结构元素,且结构元素通过函数strel 建立。形态学开运算有消除不能完全包含在半径为15 的圆盘内的目标对象的作用。注意到图像(如图2b) 中央的背景照度(background illumina2tion) 比底部要亮。(3) 用surf 指令察看背景图像。用Surf 指令创建近似背景的彩色表面图(如图2c) ,使人可以看到在一个矩形区域上的数学函数特征。在表面图中,[0 , 0 ] 表示原点, 或图像左上角,曲面图最高部分表示背景的最亮像素(从而rice. tif 的背景的最亮像素出现在图像中央行的附近,而最暗像素出现在图像的底部) 。(4) 从原图像中减去背景图像。须用图像处理工具箱的图像算术函数imsubtract 产生均匀的背景(如图2d) 。(5) 调节图像对比度。用imadjust 指令增大图像对比度(如图2e) 。imadjust 函数需要一个输入图像且也可带两个矢量: [ low high ] 和[ bottom top ] . 输出图像通过将输入图像中low 值映射到输出图像中的bot2tom 值、high 值映射到输出图像中的top 值,并将low 与high 间的值进行线性缩放而产生。(6) 对图像进行阈值处理。先调用graythresh ,自动计算一个适当的阈值;然后使用graythresh 返回的阈值,调用im2bw 执行阈值处理,将灰度图像转换成二值图像(如图2f) 。(7) 确定图像中的目标对象并予以标记。调用bwlabel 寻找连通成份而且用惟一的数字将他们分类标记。bwlabel 接受一个二值图像和指定各目标对象的连通性的值(4 或8 ,表示4 或8 连通) 作为输入。注意: 结果的准确性依赖于许多因素,包括: 目标对象的大小; 近似背景的准确程度; 是否设定连接3 2 第2 期 何希平等: 基于MATLAB 的图像处理与分析. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights 原图b 背景性参数为4 或8 ; 是否任何目标对象均相接(在这种情况下他们可能被标记为同一目标对象) ;在该实例中, rice 的一些谷粒正好相接,因此bwlabel 把它们视为了同一目标对象。(8) 查看标记矩阵。看一看bwlabel 产生的标记的近似形状是有用的。调用imcrop 并用鼠标选择包含某一目标对象的一部分及其一些背景的部分图,则所选部分图的像素值会在MAT2LAB 窗口中返回。若查看上面的结果,你会看到c 背景的表面图d 原图与背景的差一个对象的一角标以某数字标记k ,这意味着它是第k 个被bwlabel 分类的目标对象。imcrop 函数也可带矢量指定剪裁矩形的坐标。在这种情况下,它不执行交互式操作。举例来说,rect = [15 25 10 10 ] ; roi = imcrop (labeled ,rect)这个调用指定一个剪裁矩形的左上角坐标始于(15 ,25) ,而且高度和宽度均为10 。一种查看标记矩阵的好方法是将它显示成e 图像对比度调节结果 f 阈值处理后的二值图一种假彩色索引图像(如图2g) 。在假彩色索引图像中,将标记矩阵中区分每一对象的数字映射成了相关色彩映射矩阵中的一种不同的颜色。当把一个标记矩阵看成一个RGB 图像时,图像中的对象是比较容易区别的。为此, 使用la2bel2rgb 函数。使用该函数时,可以指定色彩映射表,背景颜色,以及标记矩阵中的对象如何映射为色彩映射表中的颜色。(9) 测量图像中的对象属性。regionprops 指令可测量图像中的对象或区域的属性,并返回一g 假彩色标记图h 谷粒大小分布图图2 形态学图像处理的对比分析结果个结构数组。当将其作用于一个图像成分的标记矩阵时,它为每个成分建立一个结构元素,而每一结构元素包含一个标记成分的一些基本属性。regionprops 函数支持对许多不同的属性予以测量, 但是设定属性参数为’basic’旨在返回最常用的三个量: 面积(Area) , 质心或块中心(Centroid) 和边框(BoundingBox) 。边框Bounding2Box 表示能容纳一个区域(所举实例中的谷粒)的最小长方形, 为四元素矢量: [ left top widthheight ] 。(10) 在图像中计算目标对象的统计特性。使用MATLAB 函数max , mean , 和hist 可计算被阈值处理的目标对象的一些统计属性(如图2h) 。图像处理工具箱也有一些统计函数,如mean2 和std2 ,适用于图像数据,因为他们对二维空间的数据返回单一值。下面是算法实现的程序代码:%程序代码:test2. mclear , close all ,I = imread(’rice. tif’); imshow( I) %读取和显示8 位灰度图rice. tif4 2 重庆工商大学学报 (自然科学版) 第20 卷. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights = imopen( I ,strel (’disk’,15) ) ; %取半径为15 的圆盘结构元素对图像用开运算估计背景figure ,imshow(background) %显示背景图figure , surf (double (background (1 :8 : end ,1 :8 : end) ) ) ,zlim( [ 0 255 ]) ; %显示背景的彩色表面图,对8 ×8 格点取样set(gca ,’ydir’,’reverse’);I2 = imsubtract ( I ,background) ; figure , imshow( I2) %从原图像中减去背景图像,并显示结果图I3 = imadjust ( I2 , stretchlim( I2) ,[0 1 ]) ;figure , imshow( I3) ; %调节图像对比度,并显示结果图level = graythresh( I3) ;bw = im2bw( I3 ,level) ; figure , imshow(bw) %将灰度图像转换成二值图像[ labeled ,numObjects ] = bwlabel(bw ,4) ; % 成分标记,4 具体指定4 - 连通成分.grain = imcrop (labeled) % 用鼠标选取实现交互式剪裁标记成分的一部分RGB-label = label2rgb(labeled , @spring , ’c’, ’shuffle’); %把一个标记矩阵转换成一个RGB 图像figure ,imshow(RGB-label) ;graindata = regionprops(labeled ,’basic’)%调用regionprops ,为rice 的每一经阈值处理%的谷粒返回一个基本属性的结构。由BoundingBox 的域返回四元素矢量: [ left top width height ]。graindata (51) . Area , graindata(51) .BoundingBox , graindata(51) . Centroidallgrains = [graindata. Area ] %用点号存取graindata 的所有元素的面积域并将该数据存入%新的矢量allgrains。这个步骤简化了对面积量的分析,因为不必使用域名存取面积。max(allgrains) %找最大谷粒的大小。allgrains 中的数据是一维的, 故函数mean 和std 是适用的。biggrain = find(allgrains = = ans) %使用find 指令返回该最大谷粒的成分标记mean(allgrains) %求平均粒径hist (allgrains ,20) %作包含20 个方柱的显示谷粒大小分布的直方图。直方图表明,在rice 图像中谷粒最通常的%大小在300 到400 个像素的范围内(如图2h) 。2. 3 用分水岭分割法检测连通目标在一个图像中检测目标是图像分割的一个例子。为分割连通目标,时常用Watershed 变换。如果把一幅图像看做一个具有山(高亮度) 和低谷(低亮度) 的表面,那么这个变换在一幅图像中找亮度低谷。实现包括下列步骤:(1) 读图像。读入图像afmsurf . tif , 它是一幅原子能显微镜下的衣料表面图像(如图3a) 。(2) 对比度最大化。注意到图像中有许多彼此连通的不同大小的对象。为使通过watershed 变换找到的低谷数目最小,我们使感兴趣的对象的对比度达到最大。对比度增强的一个常用的技术是综合应用top- hat 和bottom - hat 变换。top - hat 变换定义为原图像和它的开之差。图像的开是一与特定结构元素匹配的图像前景部分的集合(如图3b) 。bottom - hat 变换定义为在原图像和它的闭之间的差。图像的闭是一与特定结构元素匹配的图像背景的集合(如图3c) 。通用的结构元素是正方形,长方形,圆盘,菱形,球和线。既然图像中我们感兴趣的目标对象看起来像圆盘,我们用strel 函数建立一个半径为15 个像素的圆盘形结构元素。这个圆盘尺度是图像中的目标对象的平均半径的一个估计。(3) 图像相加减。看到top - hat 图像含有与结构元素匹配的对象的”巅峰”。相反,bottom - hat 图像显示出感兴趣的目标对象之间的间隙。为使目标对象与分隔它们的间隙之间的对比达到最大,用“原图+ top - hat 图像- bottom - hat 图像”得到增强的结果图(如图3d) 。(4) 转换感兴趣的对象。调用watershed 变换找出图像的亮度”低谷”,把imcomplement 函数作用于增强过的图像上,将感兴趣的目标对象转换为亮度低谷,得到增强图的补图(如图3e) 。(5) 检测亮度低谷。对所得补图运用imextendedmin 函数检测低于某特别阈值的所有亮度低谷。imextendedmin 函数的输出是一个二值(逻辑值) 图像(如图3f) 。二值图像中重要的是区域的位置而非区域的大小。用imimposemin 函数把补图改为只含有那些由imextendedmin 函数找到的低谷,并将低谷的像素值变为0 (8 位图像可能的深谷) (如图3g) 。(6) Watershed 分割。通过watershed 变换,可找出来所有含有强加给最小值的区域。用watershed 函数实现Watershed 分割。watershed 函数返回一个标记矩阵,它含有对应于watershed 区域的非负数。凡未落入5 2 第2 期 何希平等: 基于MATLAB 的图像处理与分析. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.图3 用Watershed 分割法检测连通目标的图像渐近过程任何watershed 区域的像素均被赋予像素值0。用label2rgb把一个标记矩阵变为一幅图像(如图3h) 。(7) 从标记矩阵中抽取目标对象的特征。可用region2props 函数从标记矩阵中抽取特征。比如说,可以计算两个量(面积和方向) 并把他们看成彼此的一个函数。下面给出算法的实现代码:%程序代码:test3. mafm = imread (’afmsurf . tif’); figure , imshow(afm) , title (’surface im2age’);se = strel (’disk’, 15) ;Itop = imtophat (afm , se) ; figure , imshow( Itop , [ ]) , title (’top - hat im2age’);Ibot = imbothat (afm , se) ; figure , imshow( Ibot , [ ]) , title (’bottom - hatimage’);Ienhance = imsubtract (imadd ( Itop , afm) , Ibot) ; figure , imshow( Ien2hance) , title (’original + top - hat - bottom - hat’);Iec = imcomplement ( Ienhance) ; figure , imshow( Iec) , title (’complementof enhanced image’);Iemin = imextendedmin( Iec , 22) ; figure , imshow( Iemin) , title (’extend2ed minima image’);Iimpose = imimposemin ( Iec , Iemin) ; figure , imshow( Iimpose) , title ( ’imposed minima image’);wat = watershed( Iimpose) ;rgb = label2rgb(wat) ; figure , imshow(rgb) ;title (’watershed segmented image’);stats = regionprops (wat , ’Area’, ’Orientation’); area = [ stats ( :) .Area ] ; orient = [ stats( :) . Orientation] ;figure , plot (area , orient , ’b 3 ’); title (’Relationship of Particle Orienta2tion to Area’);xlabel (’particle area (pixels) ’); ylabel (’particle orientation (degrees) ’);参考文献:[1 ] 孙兆林.MATLAB 6. x 图像处理[M] . 北京:清华大学出版社,2002[2 ] 崔屹. 图像处理与分析———数学形态学方法及其应用[M] . 北京:科学出版社,2000[3 ] 张远鹏,董海,周文灵. 计算机图像处理技术基础[M] . 北京:北京大学出版社,1996Image processing and analysis based on MATLABHE Xi - ping1 , ZHANG Qiong - hua2(1. Center of Experiment and Practice ,ChongQing Technology and Business University ,ChongQing 400033 ,China ;2. Library , ChongQing Technology and Business University , ChongQing 400033 ,China)Abstract :This paper first introduces the functions of MATLAB image processing toolbox , then presents sometechniques in image processing and analysis , such as image enhancement by using histogram equalization , image fea2ture extracting and analysis with morphological methods , and objects detection through watershed image words : grayscale intensity image ; morphological transform; labeling ; segmentation ; feature extraction责任编辑:杨祖彬6 2 重庆工商大学学报 (自然科学版) 第20 卷. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.收稿日期:2002208224MATLAB 及其在图像处理中的应用许志影,李晋平(中国矿业大学资源学院,江苏徐州 221008)摘要: 介绍了MATLAB 的特点和功能,分析了MATLAB 在图像处理中的应用,并结合实例说明了MATLAB 在图像处理中关键词: MATLAB ; 图像处理; 边缘提取中图分类号: TN911. 73 文献标识码: AMATLAB and Its Application to Digital Image ProcessingXU Zhi2ying ,LI Jin2ping(School of Resource & Geoscience ,China University of Mining and Technology ,Xuzhou 221008 ,China)Abstract :Introduces properties and functions of MATLAB ,and analyses its applications to digital image processing ,finally ,displays the a2bility of MATLAB in image processing with an :MATLAB ;image processing ;edge detectionMATLAB 软件由美国Math Works 公司于1984 年推出,历经十几年的发展和竞争,现已成为( IEEE) 国际公认的最优秀的科技应用软件之一。作为一个跨平台的软件,MATLAB 已推出Unix、Windows 9x/ NT、Linux 和Mac 等十多种操作系统平台下的版本,大大方便了在不同操作系统平台下的研究工作。目前基于Windows 系统的最新版本已上升到MATLAB6. 5 ,它继承了以往版本的优点,非常容易使用。现在,MATLAB 已经发展成为一个系列产品:MATLAB 主包和各种工具箱(TOOLBOX) 。目前已经推出了30 多个工具箱,这些工具箱可分为两大类:功能性工具箱和学科性工具箱。功能性工具箱主要用来扩充其符号计算功能、图示建模仿真功能、文字处理功能以及硬件实时交互功能,能用于多种学科。而学科性工具箱是专业比较强的,如控制工具箱、信号处理工具箱、图像处理工具箱和小波工具箱等多个学科的专业工具箱。借助于这些工具箱,各个层次的研究人员就可方便地进行研究工作,提高工作效率。本文将简要介绍MATLAB6. 5 及其在图像处理中的应用,希望对从事图像处理工作的研究人员有所帮助。1 MATLAB 概述MATLAB 最初是作为矩阵实验室(Matrix Labora2tory) 用来提供通往LINPACK和EISPACK矩阵软件包接口的。后来,它逐渐发展成为通用科技计算和图视交互系统的程序语言,其数据的基本单元是矩阵。它的指令表达与数学、工程中常用的习惯形式十分相似,从而使许多用C 或Fortran 实现起来十分复杂和费时的问题用MATLAB 就可以轻松地解决。MAT2LAB 的典型应用包括:数学计算、算法研究、数据分析和计算结果可视化、建模与仿真等。1. 1 MATLAB的特点MATLAB 有三大特点:一是功能强大。主要包括数值计算和符号计算、计算结果和编程可视化、数学和文字统一处理、离线和在线计算。二是界面友好,编程效率高。MATLAB 是一种以矩阵为基本单元的可视化程序设计语言,语法结构简单,数据类型单一,指令表达与标准教科书的数学表达式相近。三是开放性强。MATLAB 有很好的可扩充性,可以把它当成一种更高级的语言去使用。使用它很容易编写各种通用或专用应用程序。1. 2 MATLAB的主要功能MATLAB 之所以成为世界顶级的科学计算与数学应用软件,是因为它随着版本的升级与不断完善而具有愈来愈强大的功能。我的回答超过数字没办法

如果你的研究涉及到灰度值测量，并且这些测量对于你的研究结论或结果非常重要，那么你应该在论文中报告这些数据。灰度值是图像处理和计算机视觉领域中的重要参数之一，描述了图像中各个像素点的亮度程度。因此，如果你的研究涉及到图像处理或计算机视觉方面，那么灰度值数据通常都是必要的，并应该在论文中详细地介绍并提供相关数值数据。

如果您想在 MATLAB 里面对图形进行反色处理，有几种方法可以尝试。一种方法是使用 imcomplement 函数，它可以对图像的颜色进行反转。例如，如果您有一个彩色图像 I ，您可以用以下代码对其进行反色处理：I_reverse = imcomplement(I);另一种方法是使用 255 减去图像的灰度值，这也可以达到反转颜色的效果。例如，如果您有一个灰度图像 I_gray ，您可以用以下代码对其进行反色处理：I_reverse2 = 255 - I_gray;这两种方法都可以生成反色的图形，您可以根据自己的需要选择合适的方法。如果您想了解更多关于 MATLAB 图形反色的知识，您可以参考以下网页：matlab--图像颜色反转_matlab图像反转_囊萤映雪的萤的博客-CSDN博客指定绘图颜色 - MATLAB & Simulink - MathWorks 中国如何在画图程序中反色图片: 6 步骤MATLAB将颜色反转_matlab colormap反向的博客-CSDN博客希望这些内容对您有所帮助，祝您毕业论文顺利完成！

灰度图像的边缘检测论文

应该是这句的问题if(in->nChannels != 1)return 0;一般加载进来的图片的通道是3，这样的话就直接返回0了，没有create image

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论文简介： 利用图像传输理论测量海水的点扩散函数和调制传递函数并且使用维纳滤波器复原模糊的图像。退化方程H(u,v)在水槽中测量得到。在实验中利用狭缝图像和光源，第一步:一维光照射到水中从而得到不同距离下的狭缝图像数据，这样一维的海水点扩散函数就可以通过去卷积得到。又因为点扩散函数的对称性二维的函数模型也可以通过数学方法得到。利用相似的方法调制传递函数也可以得到。这样传输方程便可以得到:

图像可以由下式获得:

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论文简介： 论文中提出自然光照下的水下图像退化效果与光偏振相关,而场景有效箱射则与光偏振无关。在相机镜头端安装可调偏振器,使用不同偏振角度对同一场景成两幅图像,所得到的图像中的背景光会有明显不同。通过对成像物理模型的分析,利用这两幅图像和估计出的偏振度,就能恢复出有效场景辐射。他还提出了一个计算机视觉方法水下视频中的退化效应。分析清晰度退化的物理原因发现主要与光的部分偏振有关。然后提出一个逆成像方法来复原能见度。该方法基于几张通过不同偏振方向的偏振片采集图像。

论文简介： 论文提出了一种自适应滤波的水下图像复原方法。通过最优化图像局部对比度质量判决函数,可以估计出滤波器中所使用的参数值。 论文提出一种基于简化的Jaffe-McGlamery水下成像模型的自调谐图像复原滤波器。滤波器的最优参数值是针对每幅图像通过优化一个基于全局对比度的质量准则自动估算的。(对一幅图像滤波器能根据全局对比度自动估计最优参数值),简化的模型理想地适合后向散射较少的漫射光成像.1.首先简化Jaffe-McGlamery水下成像模型：假设光照均匀(浅水区阳光直射)，并且忽略后向散射部分.然后基于简化后的成像模型设计一个简单的反滤波器2.将滤波器设计成自适应滤波器。

论文简介： 论文对于调制传递函数给出了详细准确的系统函数信息,水下图像可以用它或点扩散函数进行复原.作者进行实验测量了水质参数得出了这些函数，并用得出的函数进行了图像复原。同时他还建立了一个框架来最大限度复原水下图像，在这个框架下传统的图像复原方法得到了拓展，水下光学参数被包含了进去，尤其时域的点扩散函数和频域的调制传递函数。设计了一个根据环境光学特性进行调整的客观图像质量度量标准来测量复原的有效性。

论文简介： 调制传递函数给出了详细准确的系统函数信息,水下图像可以用它或点扩散函数进行复原.作者进行实验测量了水质参数得出了这些函数，并用得出的函数进行了图像复原。(这一部分在王子韬的论文中有比较详细介绍)

论文简介： 在散射媒介中的正则化图像复原。论文在基于物理原因的复原方法难以去除噪声以及透射率低的基础上，提出一种自适应的过滤方法，即能明显的改善可见性，又能抑制噪声放大。本质上，恢复方法的正规化，是适合变化媒介的透射率，因此这个正则化不会模糊近距离的目标。

论文简介： 论文提出一种基于对边缘进行GSA（灰度规范角度）加权的测量图像清晰度的方法。图像首先被小波变换分解，去除部分随机噪声，增加真实边缘检测的可能性。每个边缘锐度由回归分析方法基于灰度的一个角的正切来确定边缘像素的灰度值之间的斜率和位置。整个图像的清晰度是平均每个测量的GSA的比例加权的第一级分解细节的量，作为图像的总功率，最后通过图像噪声方差自适应的边缘宽度。

论文简介： 论文提出了基于主动偏振的人工光照下水下图像处理技术。在宽场人工光照下的水下成像中,在光源端或相机端安装可调偏振器。通过调整光源或相机端的偏振器,同时拍摄两幅或多幅同一场景的图像,从两幅图像中可估计出背景光的偏振度。结合水下成像物理模型,就可以进行图像复原和场景3D信息估计。该方法操作简单,设备筒易,适用于水下画定目标的成像。 大范围人工照明条件下研究成像过程,基于该成像模型,提出一种恢复object signal的方法,同时能获得粗糙的3D scene structure.相机配备检偏振器,瞬间获取同一场景的两帧图片with different states of the analyzer or light-source polarizer,然后用算法处理获取的图片.它统一并推广了以前提出的基于偏振的方法.后向散射可以用偏振技术降低,作者在此基础上又用图像后处理去除剩余的后向散射,同时粗糙估测出3D场景结构.创新：之前的方法有的认为目标物反射光的偏振度可以忽略(即认为只有后向散射是偏振的)；另外还有的认为后向散射的偏振度可以忽略(即认为只有目标物反射光是偏振的)。本文作者认为两者都是部分偏振光。

论文简介： 论文在没有应用任何标准模式、图像先验、多视点或主动照明的条件下同时估算了水面形状和恢复水下二维场景。重点是应用水面波动方程建立紧凑的空间扭曲模型，基于这个模型，提出一个新的跟踪技术，该技术主要是解决对象模型的缺失以及水的波动存在的复杂的外观变化。在模拟的和真实的场景中，文本和纹理信息得到了有效的复原。

论文简介： 论文提出暗通道先验算法复原有雾图像。暗通道先验是一系列户外无雾图像的数理统计，基于观察户外无雾图像的大部分补丁补丁中包含至少一个颜色通道中低强度的像素点。在有雾图像中应用这些先验，我们可以直接的估算雾的厚度，复原成高质量的无雾图像，同时还能获得高质量的深度图。

论文简介： 论文比较研究了盲反卷积算法中的：R-L算法（Richardson-Lucy）、最小二乘法以及乘法迭代法。并且应用了水下图像去噪和威尔斯小角度近似理论推导出点分布函数。通过执行威尔斯的小角度散射理论和模糊度量方法对三种盲反卷积算法进行比较，确定总迭代次数和最佳图像复原结果。通过比较得出：最小二乘算法的复原率最高，但是乘法迭代的速度最好。

论文简介： 论文提出点扩算函数（PSF）和调制解调函数（MFT）的方法用于水下图像复原，应用基于威尔斯小角度近似理论来进行图像增强。在本文中作者分析了水下图像退化的原因，在强化超快激光成像系统中采用了距离选通脉冲的方法，降低了反向散射中的加性噪声。本文对图像的基本噪声模式进行了分析，并使用算术平均滤波首先对图像进行去噪，然后，使用执行迭代盲反褶积方法的去噪图像的初始点扩散函数的理想值，来获得更好的恢复结果。本文通过比较得出，盲反褶积算法中，正确使用点扩散函数和调制解调函数对于水下图像复原的重要性。

论文简介： 本文提出一种图像复原的新方法，该方法不需要专门的硬件、水下条件或现在知识结构只是一个与小波变换的融合框架支持相邻帧之间的时间相干性进行一个有效的边缘保留噪声的方法。该图像增强的特点是降低噪声水平、更好的暴露黑暗区域、改善全局对比、增强细节和边缘显著性。此算法不使用补充信息，只处理未去噪的输入退化图像，三个输入主要来源于计算输入图像的白平衡和min-max增强版本。结论证明，融合和小波变换方法的复原结果优于直接对水下退化图像进行去雾得到的结果。

论文简介： 本文是一篇综述性质的论文。介绍了：1、水下光学成像系统 2、图像复原的方法（对各种图像复原方法的总结） 3、图像增强和颜色校正的方法总结 4、光学问题总结。

论文简介： 论文针对普通水下图像处理的方法不适用于水下非均匀光场中的问题，提出一种基于专业区域的水下非均匀光场图像复原方法，在该算法中，考虑去除噪声和颜色补偿，相对于普通的水下图像复原和增强算法，该方法获得的复原复原的清晰度和色彩保真度通过视觉评估，质量评估的分数也很高。

论文简介： 论文基于水下图像的衰减与光的波长的关系，提出一种R通道复原方法，复原与短波长的颜色，作为水下图像的预期，可以对低对比度进行复原。这个R通道复原的方法可以看做大气中有雾图像的暗通道先验方法的变体。实验表明，该方法在人工照明领域应用良好，颜色校正和可见性得到提高。

论文简介： 作者对各种水下图像增强和复原的算法做了调查和综述，然后对自己的提高水下质量的方法做了介绍。作者依次用到了过滤技术中的同态滤波、小波去噪、双边过滤和对比度均衡。相比于其他方法，该方法有效的提高了水下目标物的可见性。

论文简介： 论文应用湍流退化模型以质量标准为导向复原因水下湍流退化的图像。参考大气湍流图像复原的算法，省略了盐分的影响，只考虑水中波动引起的湍流对水下成像的影响，应用一种自适应的平均各向异性的度量标准进行水下图像复原。经过验证，使用STOIQ的方法优于双频谱的复原方法。

论文简介： 本文提出了一种新的方法来提高对比度和降低图像噪声，该方法将修改后的图像直方图合并入RGB和HSV颜色模型。在RGB通道中，占主导地位的直方图中的蓝色通道以95%的最大限度延伸向低水平通道，RGB通道中的低水平通道即红色通道以5%的最低限度向上层延伸且RGB颜色模型中的所有处理都满足瑞利分布。将RGB颜色模型转化为HSV颜色模型，S和V的参数以最大限度和最小限度的1%进行修改。这种方法降低了输出图像的欠拟合和过拟合，提高了水下图像的对比度。

论文简介： 论文根据简化的J-M模型提出一种水下图像复原的有效算法。在论文中定义了R通道，推导估算得到背景光和变换。场景可见度被深度补偿，背景与目标物之间的颜色得到恢复。通过分析PSF的物理特性，提出一种简单、有效的低通滤波器来去模糊。论文框架如下：1.重新定义暗通道先验，来估算背景光和变化，在RGB的每个通道中通过标准化变换来复原扭曲颜色。2.根据PSF的性能，选择没有被散射的光，用低通滤波器进行处理来提高图片的对比度和可见度。

论文简介： 论文中对当代水下图像处理的复原与增强做了综述，作者阐明了两种方法的模型的假设和分类，同时分析了优缺点以及适用的场景。

参考：

图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。我整理了图像分割技术论文，欢迎阅读!

图像分割技术研究

摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。本文介绍了基于阈值的分割方法和图像分割的图像分割性能的评价、应用现状;最后总结出图像分割的发展趋势。

关键词：图像分割、阈值、边缘检测、区域分割

中图分类号： 文献标识码： A

1引言

随着图像分割技术研究的深入，其应用日趋广泛。凡属需要对图像目标进行提取、测量的工作都离不开图像分割。图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割结果的好坏直接影响对计算机视觉中的图像理解。现有的方法多是为特定应用设计的，有很大的针对性和局限性，到目前为止还不存在一个通用的方法，也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。因此，对图像分割的研究目前还缺乏一个统一的理论体系，使得图像分割的研究仍然是一个极富有挑战性的课题。

2图像分割方法

图像分割(Image Segmentation)，简单地说就是将一幅数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等。而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。

基于灰度特征的阈值分割方法

阈值分割技术是经典的、流行的图象分割方法之一，它是用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一个部分的像素是同一个物体。

这类方法主要包括以下几种：

(1)单阈值法，用一个全局阈值区分背景和目标。当一幅图像的直方图具有明显的双峰时，选择两峰之间的谷底作为阈值。

(2)双阈值法，用两个阈值区分背景和目标。通过设置两个阈值，以防单阈值设置阈值过高或过低，把目标像素误归为背景像素，或把背景像素误归为目标像素。

(3)多阈值法，当存在照明不均，突发噪声等因素或背景灰度变化较大时，整幅图像不存在合适的单一阈值，单一阈值不能兼顾图像不同区域的具体情况，这时可将图像分块处理，对每一块设一个阈值。

边缘检测分割法

基于边缘检测技术可以按照处理的顺序分为并行边缘检测和串行边缘检测两大类。常见的边缘检测方法有：差分法、模板匹配法及统计方法等。由于边缘灰度变化规律一般体现为阶梯状或者脉冲状。边缘与差分值的关系可以归纳为两种情况，其一是边缘发生在差分最大值或者最小值处;其二是边缘发生在过零处。

基于区域的分割方法

基于区域的分割方法利用的是图像的空间性质。该方法认为分割出来的某一区域具有相似的性质。常用的方法有区域生长法和区域分裂合并法。该类方法对含有复杂场景或自然景物等先验知识不足的图像进行分割，效果较好。

区域生长方法是把一幅图像分成许多小区域开始的，这些初始的小区域可能是小的邻域甚至是单个像素，在每个区域中，通过计算能反映一个物体内像素一致性的特征，作为区域合并的判断标准。区域合并的第一步是赋给每个区域一组参数，即特征。接下来对相邻区域的所有边界进行考查，如果给定边界两侧的特征值差异明显，那么这个边界很强，反之则弱。强边界允许继续存在，而弱边界被消除，相邻区域被合并。没有可以消除的弱边界时，区域合并过程结束，图像分割也就完成。

结合特定工具的图像分割技术

20世纪80年代末以来，随着一些特殊理论的出现及其成熟，如数学形态学、分形理论、模糊数学、小波分析、模式识别、遗传算法等，大量学者致力于将新的概念、新的方法用于图像分割，有效地改善了分割效果。产生了不少新的分割算法。下面对这些算法做一些简单的概括。

基于数学形态学的分割算法

分水岭算法是一种经典的借鉴了数学形态理论的分割方法。该方法中，将一幅图像比为一个具有不同高度值的地形，高灰度值处被认为是山脊，底灰度值处被认为是山谷，将一滴水从任一点流下，它会朝地势底的地方流动，最终聚于某一局部最底点，最后所有的水滴会分聚在不同的吸引盆地，由此，相应的图像就被分割成若干部分。分水岭算法具有运算简单、性能优良，能够较好提取运动对象轮廓、准确得到运动物体边缘的优点。但分割时需要梯度信息，对噪声较敏感。

基于模糊数学的分割算法

目前，模糊技术在图像分割中应用的一个显著特点就是它能和现有的许多图像分割方法相结合，形成一系列的集成模糊分割技术，例如模糊聚类、模糊阈值、模糊边缘检测技术等。

这类方法主要有广义模糊算子与模糊阈值法两种分割算法。

(1)广义模糊算子在广义模糊集合的范围内对图像处理，使真正的边缘处于较低灰度级，但还有一些不是边缘的像素点的灰度也在较低灰度级中，虽然算法的计算简明，且边缘细腻，但得到的边缘图会出现断线问题。

(2)模糊阈值法引入灰度图像的模糊数学描述，通过计算图像的模糊熵来选取图像的分割阈值，后用阈值法处理图像得到边界。

基于遗传算法的分割方法

此算法是受生物进化论思想提出的一种优化问题的解决方法，它使用参数编码集而不是参数本身，通过模拟进化，以适者生存的策略搜索函数的解空间，它是在点群中而不是在单点进行寻优。遗传算法在求解过程中使用随机转换规则而不是确定性规则来工作，它唯一需要的信息是适应值，通过对群体进行简单的复制、杂交、变异作用完成搜索过程。由于此法能进行能量函数全局最小优化搜索，且可以降低搜索空间维数，降低算法对模板初始位置的敏感，计算时间也大为减少。其缺点是容易收敛于局部最优。

基于神经网络分割算法

人工神经网络具有自组织、自学习、自适应的性能和非常强的非线性映射能力，适合解决背景知识不清楚、推理规则不明确和比较复杂的分类问题，因而也适合解决比较复杂的图像分割问题。原则上讲，大部分分割方法都可用 ANN(attificial neural network)实现。ANN 用于分割的研究起步较晚，只有多层前馈NN，多层误差反传(BP)NN，自组织NN，Hopfield NN以及满足约束的NN(CSNN-Const raint Satisfaction Neurat Network)等得到了应用。使用一个多层前向神经网络用于图象分割，输入层神经元的数目取决于输入特征数，而输出层神经元的数目等同于分类的数目。

图像分割中的其他方法

前面介绍了4大类图像分割较常用的方法，有关图像分割方法和文献很多，新方法不断产生，这些方法有的只对特定的情形有效，有的综合了几种方法，放在一起统称为第5类。

(1)标号法(labeling)是一种基于统计学的方法，这种方法将图像欲分割成的几个区域各以一个不同的标号来表示，用一定的方式对图像中的每一个像素赋以标号，标号相同的像素就合并成该标号所代表的区域。

(2)基于Snak模型的分割方法，基于Snake模型的分割是通过对能量函数的动态优化来逼近图像目标的真实轮廓的

(3)纹理分割，由于新的数学工具的引入，纹理分割技术取得了一些进展，张蓬等人将小波分析应用于纹理基元提取。

(4)基于知识的图像分割方法，直接建立在先验知识的基础上，使分割更符合实际图像的特点。该方法的难度在于知识的正确合理的表示与利用。

3图像分割性能的评价

图像分割评价主要有两个方面的内容：一是研究各分割算法在不同情况下的表现，掌握如何选择和控制其参数设置，以适应不同需要。二是分析多个分割算法在分割同一图像时的性能，比较优劣，以便在实际应用中选取合适的算法。分割评价方法分为分析法和实验法两大类。分析法是直接分析分割算法本身的原理及性能，而实验法是通过对测试图像的分割结果来评价算法的。两种方法各有优劣，由于缺乏可靠理论依据，并非所有分割算法都能够通过分析法分析其性能。每种评价方法都是出于某种考虑而提出来的，不同的评价方法只能反映分割算法性能的某一性能。另一方面，每一种分割算法的性能是由多种因素决定的，因此，有可能需要多种准则来综合评价。

4图像分割技术的发展趋势

随着神经网络、遗传算法、统计学理论、小波理论以及分形理论等在图像分割中的广泛应用，图像分割技术呈现出以下的发展趋势：(1)多种特征的融合。(2)多种分割方法的结合。(3)新理论与新方法。

参考文献

[1] [美]RC冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)[M].阮秋琦，等译.北京：电子工业出版社，2003

[2] 章毓晋.图像分割[M].北京：科学出版社，2001.

[3] 李弼程，彭天强，彭波等.智能图像处理技术[M].北京：电子工业出版社，2004.

[4] 杨晖，曲秀杰.图像分割方法综述[J].电脑开发与应用。2005，18(3)：21-23.

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医学影像技术是高新技术与医学的结合，自20世纪70年代起，以CT问世为标志，伴随计算机技术的进步，现代医学影像学取得了突飞猛进的发展，由传统单一普通X线加血管造影检查形成包括超声、放射性核素显像、X线CT、数字减影血管造影(DSA)、MRI、普通X线检查的数字化成像(CR和DR)以及图像存储和传输系统(PACS)多种技术组成的医学影像学体系。医学影像学已经由传统的形态学检查发展成为组织、器官代谢和功能诊断手段，医学影像学技术已经由既往"辅助检查手段"转变为现代医学最重要的临床诊断和鉴别诊断方法，使多种疾病的诊断更准确、及时。由于介入医学的兴起，医学影像学已经集诊断和治疗为一体，成为与外科手术、内科化学药物治疗并列的现代医学第3大治疗手段。目前，医学影像学科是现代化医院的支柱之一，影像学设备的价值占医院固定资产50%以上，医学影像学为临床医学的主要研究手段和推动现代医学不断发展的动力。

医学影像学是高新技术与医学的结合点，21世纪医学影像学发展首先依赖于以计算机为主导的高新技术的进步。由于计算机的性能以几何级数升级，必将带动多种医学影像学设备向小型化、专门化、高分辨率和超快速化方向发展，医学影像学检查亦将由大体水平逐渐深入至细胞、受体、分子和基因水平。近年来，美、欧、日等发达国家和地区在医疗影像诊断产业加强战略布局，旨在带动多种医学影像设备向小型化、专门化、高分辨率和快速化方向发展。目前，数字医疗影像技术的发展主要有如下几大趋势:

现代医学影像设备的发展将由最开始的形态学分析发展到携带有人体生理机能的综合分析。通过发展新的工具、试剂及方法，探查疾病发展过程中细胞和分子水平的异常。这将会为探索疾病的发生、发展和转归，评价药物的疗效以及分子水平治疗开启崭新的天地。同时，由于造影剂是影像诊断检查和介入治疗时所必需的药品，未来针对特定基因表达、特定代谢过程、特殊生理功能的多种新型造影剂也将逐步问世。

随着影像医学的快速发展,影像检查已成为医疗工作中的重要环节,临床医疗对影像检查的依赖性越来越强。下面是我为大家整理的医学影像技术 毕业 论文，供大家参考。

《 医学影像学的现状和未来初探 》

摘要：医学影像学检查不仅在诊断与治疗的环节发挥作用，而且可以在疾病预防、健康体检、重大疾病筛查、健康管理、早期诊断、病情严重程度评估、治疗 方法 选择、疗效评价、康复等环节发挥越来越大的作用，医学影像学科的地位必将不断提高。

关键词：医学影像学;现状;未来;综述

【中图分类号】R473【文献标识码】A【 文章 编号】1672-3783(2012)04-0140-01

随着医学影像学飞速发展，它在临床医学中的地位不断提高，由X线、超声、放射性核素显像、CT、数字减影血管造成影及介入装置、磁共振成像所组成的医学影像学家族已经成为临床主要的诊断和鉴别诊断方法、医院现在化的重要标志、科学研究的主要手段及医院重要的经济收入来源。现将医学影像学的发展与展望综述如下。

1 医学影像学技术发展的历史回顾

1895年11月8日德国物理学家伦琴发现了一种新型射线(a kind of new rays)。并于11月22日为夫人拍摄了一张手部x线照片，也是人类第一张x线影像。随后，x线被广泛的应用于对疾病的诊断和治疗，形成了放射诊断学和放射治疗学。x线还用于疾病的预防、康复和预后随访。在医学之外，还用于x线衍射分析和工业探伤等多种用途。因此，x线的发现对人类作了重大贡献。1971年亨氏菲尔德发明了CT，将传统的X线的直接成像转变为间接成像，从而奠定了现在影像学的基础，随后出现的MRI、正电子发射型体层摄影术等影像学技术，以及近期出现的分子成像和光成像，使医学影像学在显示形态学状态之外，还能完成组织器官功能检查，并最终在分子和细胞水平显示组织、器官的化学成分和代谢变化。

2 医学影像学现状

曾经在我国长期使用用的x线透视检查的应用逐年减少， 大型医院或者发达地区的中小医院已逐步取消透视， 而代之 以x线摄影检查, 且以DR检查占主导地位。传统 X线造影检查被多排螺旋CT和磁共振成像所取代 首先是 X线脊髓造影检查被 MRI所取代;其次是多排螺旋CT和MRI结合光学内镜逐步取代 X线消化道造影、经静脉肾盂造影和胆道造影等检查;然后是 DSA的诊断性血管造影检查逐步被CT血管成像和MR血管成像所取代。 伴随设备的逐步普及，CT已经成为临床(尤其急诊)最重要的影像检查方法。MRI具有无创伤、 无射线辐射危 害，成像参数多、获得的信息量大，软组织对比度最佳等显著优点,是最活跃的影像学研究手段，已经成为很多重要疾病的确证诊断方法。超声以其设备普及、价格低廉、无创伤、无射线辐射危害、可在病床旁边实施和便于复查等优点， 成为目前临床应用最主要的影像学筛选检查技术。以早年的CT为起点，CT、MRI等设备开始提供横断层面影像。同时，得益于计算机技术的进步，今天已经可以在较短时间内把上述的信息“重组”(reformation)为三维的、分别显示兴趣结构的、带有仿真色彩的，甚至以内窥镜的信息模式显示的“直观信息”。举例说，一个重度创伤的病人可能会有骨折、颅脑损伤、内脏损伤、血管损伤及其他并发症。今天，只需用CT从头到脚在数十秒钟内完成采集，病人即可回病房作急症处理，而放射科医师可使用一次采集的信息分别显示出骨骼、颅脑、内脏、血管等结构与病变，并给急症医师提供“直观的”兴趣结构的三维的、彩色仿真的诊断信息。这样的信息已经超越了大体解剖学的可视能力，达到了即使在手术刀或解剖刀下都不可能完全洞察的水平。

3 医学影像学技术的发展趋势

各种医学影像学设备向小 型化、专门化、高分辨力和超快速化方向发展,MRI和CT的全器官灌注成像得到临床普及应用。虽然目前MSCT主要生产厂家的设计理念和主攻方向不一致，导致彼此设备的差异巨大，但是可以预测，在不远的将来，CT机的构造(包括发生器、X线球管的结构和数量、探测器种类和排数等) 将发生实质性变改， 也许球管和探测器的旋转速度更快，使MSCT的时间分辨力突破50 ms大关，使心脏得到真正的“冻结”,而探测器材质的改进能显著提高MSCT的空间分辨力。 各种介入治疗成为常规有效的治疗方法。集诊断与治疗一体化的医学影像学设备也在不断成熟和普及， 使疾病的诊断更加及时、 准确，治疗效果更佳。应用计算机仿真技术设计外科手术方案、 由影像导航 系统直接引导外科手术入路、确定手术切除范围，并在术中直接应用MRI对病灶切除范围进行现场评价会逐渐普及应用。在影像学网络化的基础上，医学图像处理将成为常规，而服务器软件取代工作站，实现多点同时后处理，并使图像后处理的自动化程度进一步提高。 伴随远程影像学的普及和宽频带网络的应用，医学影像学图像的远程传输更为快捷，图像更加清楚，影像学科医生可以在家里或者在出差旅途中完成诊断 报告 。

分子成像是医学影像学的 热点 研究方向之一，伴随分子成像的研究进展，会有多种组织、器官特异性对比剂问世，这些新型对比剂能显示特定基因表达、 特定代谢过程、特殊生理功能，其毒副作用更小、对比增强效果更佳、诊断的特异性更强，真正实现疾病早期诊断。开发疗效监测对比剂(或称分子探针)，以在最短时间得到治疗的反馈信息， 在分子水平上进行疾病的靶向治疗。除PET外， 其他医学影像学技术也能直接用于药物的研发和监测疗效，在活体早期、连续观察药物或基因治疗 的机制和效果，以利于药物筛选和新药开发。此外，分子成像方法和图像后处理技术将得到持续改进，并开发出用于分子成像的影像学新技术。 医学影像学技术的进展还将导致影像学科内部人员构成发生变化，物理师、数学家、生物医学工程师、计算机专家和循证医学专家占影像科室人员的比例越来越高，针对某种重大疾病可以组建包含内、外科和影像学医生的新型科室。医学影像学检查不仅在诊断与治疗的环节发挥作用，而且可以在疾病预防、健康体检、重大疾病筛查、健康管理、早期诊断、病情严重程度评估、治疗方法选择、疗效评价、康复等环节发挥越来越大的作用，医学影像学科的地位必将不断提高。参考文献

[1] 贺延莉，王亚蓉，殷茜，等.T-PACS在医学影像学实践教学中的应用和优势[J].中国医学 教育 技术，2011，25(6)：657-659

[2] 刘卫宾，韩冬.浅析普通X射线摄影及其应用[J].中国卫生产业，2011，8(11)：115-115

[3] 蒋震，沈钧康，宦坚，等.医学影像学研究生读书报告的方法学探讨[J].中华医学教育探索杂志，2011，10(10)：1179-1181

[4] 高艳，李坤成，杜祥颖，等.医学影像学教学中比较影像学的重要性[J].中国高等医学教育，2011(11)：79-80

[5] 王安明，史跃，赵汉青，等.格式塔理论在医学影像学诊断中的作用[J].医学与哲学.临床决策论坛版，2011，32(10)：67-68

[6] 江传海，余梁，胡正宇.PACS在医学影像学教学中的应用[J].安徽医学，2011，32(10)：1778-1779

《 数字图象在医学影像中的应用 》

【摘要】医学影象技术从70年代进入数字时代，二十多年来先后有了MR、B超、DR、DSA、ECT、CR等数字化影像设备投入使用。对医学影像诊断起了很大的推进作用。在客观上促使各种成像技术凭借自身的优势竞相发展。取长补短，综合利用，使疾病的早期诊断率有明显提高。

【关键词】数字图象;医学影像;应用

Digital image in medicine image application

Rao Tianquan

【Abstract】medicine phantom technology enters the Digital Age from the 70's，20 for many years successively have had MR，B ultra，digitized image equipment and so on DR，DSA，ECT，R put into the use. Diagnosed the very big advancement function to the medicine image. In on is objective urges each kind of imagery technology to rely on own superiority unexpectedly to develop. Makes up for one's deficiency by learning from others' strong points，the comprehensive utilization，enable the disease the early diagnosis rate to have the distinct enhancement.

【key word】digital image; Medicine image; Using

图象是周围客观世界的一种印象，数字图象是60年代出现的一种全新的，科技含量极高的产物。它的出现使传统的模拟图象受到了极大的挑战。数字图象和模拟图象相比，二者的区别在于：一：模拟图象是以一种直观的物理量的方法来连续地表现我们期望得知的另一种物理场的特征。而且数字图象则完全以一种规则的数字量的集合来表达我们面对的物理图象。二：用模拟图象的方法来显示图象具有直观，方便的特点，一旦设计出一种图象的处理方法则具有全场性与实时处理等优点。但是模拟图象亦有抗干扰性差，重复精度差，处理功能有限，处理灵活性差的缺点。而数字图象具有很好的抗干扰性，图象处理方便，适应性能强等优点，特别是随着计算机技术的发展，数字图象处理的速度也变得越来越快，越来越显示它的发展潜力和优势。三：数字图象和模拟图象相比，它的图象更清晰、无失真，更便于储存和传输。

从70年代末期开始，医学影像技术进入了数字时代。二十多年来先后有了MR、B超、DR、DSA、ECT、CR等数字化影像设备投入使用。对医学影像诊断起了很大的推进作用。这一些进展无一不是从根本上破除了原有信息载体形式和成像原理的束缚，开创新径而取得的。同时这也在客观上促使各种成像技术凭借自身的优势竞相发展。它们之间不仅没有相互代替，而是取长补短，综合利用，使疾病的早期诊断率有明显提高。

1 数字X线图象的形成

X线透射成像是基于人体内不同结构的脏器对X线吸收的差异。一束能量均匀的X线照射到人体不同部位时，由于各部位对X线吸收的不同，透过人体各部位的X线的强度亦不同，这些穿透过人体的剩余X线就携带着人体被照射部分的组织密度和厚度的信息。这些信息投影到一个检测平面上，即形成一幅人体的X线透射图象。如果这个检测平面是荧光屏，那么我们就得到一幅模拟的图象了。再将这幅图象用不同的方法采集下来(如摄影，录像，拍照等方法)。检测器也可以是 其它 ，如电离室、光电管、晶体压电等等。然后将收集到的信号进行模数转换就形成了一组由不同数字代表X线强弱排列的数字信号了。最后将该组信号交计算机处理经数模转换即成为清晰、无干扰、无变形、无失真的数字X线图象。

2 数字图象技术在X线检查中的运用

X线电视系统：主要由影像增强器和X线闭路电视系统组成，影像增强器把X线像转换成可见光像，而且图象的亮度得到很大的增强，然后通过电视系统进行观察和分析图象，它是实现X线图象数字化的基础。

数字摄影：(DR)对影像增强器所得到的电视信号，用摄像机拾取的高信噪比的电视信号进行数字化，然后再进行各种计算机处理，得到不同效果的图象，这种技术多用于胃肠透视和血管造影成像。该种检查拍摄后立即可以得到图象。不必等待冲洗，还可以动态的观察。

计算机摄影：(CR)它是用影像板(IP)代替胶片暴光，然后将存储在IP板上的X线潜影用激光扫描拾取并转换成电信号，再经计算机处理得到一幅X线数字图象，最终用激光像机把X线图象记录在胶片上。这种方法灵敏度高、敏感范围大、图象清晰。

数字减影：(DSA)用于血管造影，原理是将检查部位于造影前后用摄像机各采集图象，然后将图象数字化后存储在计算机里，用计算机进行处理，将两次采集的图象进行对应像素逐个相减，减影后的图象只留下充盈的血管图象，这样去掉了组织的重叠干扰，可以清楚地观察血管情况。

计算机横断体层装置：(CT)X线对人体横断面的各个方向进行照射，检测器采集到体层各个面对X线的吸收曲线后，用计算机处理所得数据最后以数字矩阵的形式表示横断面上个点的密度值，这样断面上的各点的密度都用确定的数值表示出来，这种对组织密度的量化，可以从数值上来区分健康组织和病变组织，大大提高了诊断的科学性。

此外;数字图象还应用于MIR、ECT、B超等医学影象学科，在我们的日常生活中都离不开数字图象。

参考文献

[1] 王容泉. 《医用大型X线机系统》

[2] 梁振声. 《医用X先机结构与维修》

[3] 邹 仲.《X线检查技术学》

[4] 吴恩惠.《头部CT诊断学》

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论文简介： 利用图像传输理论测量海水的点扩散函数和调制传递函数并且使用维纳滤波器复原模糊的图像。退化方程H(u,v)在水槽中测量得到。在实验中利用狭缝图像和光源，第一步:一维光照射到水中从而得到不同距离下的狭缝图像数据，这样一维的海水点扩散函数就可以通过去卷积得到。又因为点扩散函数的对称性二维的函数模型也可以通过数学方法得到。利用相似的方法调制传递函数也可以得到。这样传输方程便可以得到:

图像可以由下式获得:

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论文简介： 论文中提出自然光照下的水下图像退化效果与光偏振相关,而场景有效箱射则与光偏振无关。在相机镜头端安装可调偏振器,使用不同偏振角度对同一场景成两幅图像,所得到的图像中的背景光会有明显不同。通过对成像物理模型的分析,利用这两幅图像和估计出的偏振度,就能恢复出有效场景辐射。他还提出了一个计算机视觉方法水下视频中的退化效应。分析清晰度退化的物理原因发现主要与光的部分偏振有关。然后提出一个逆成像方法来复原能见度。该方法基于几张通过不同偏振方向的偏振片采集图像。

论文简介： 论文提出了一种自适应滤波的水下图像复原方法。通过最优化图像局部对比度质量判决函数,可以估计出滤波器中所使用的参数值。 论文提出一种基于简化的Jaffe-McGlamery水下成像模型的自调谐图像复原滤波器。滤波器的最优参数值是针对每幅图像通过优化一个基于全局对比度的质量准则自动估算的。(对一幅图像滤波器能根据全局对比度自动估计最优参数值),简化的模型理想地适合后向散射较少的漫射光成像.1.首先简化Jaffe-McGlamery水下成像模型：假设光照均匀(浅水区阳光直射)，并且忽略后向散射部分.然后基于简化后的成像模型设计一个简单的反滤波器2.将滤波器设计成自适应滤波器。

论文简介： 论文对于调制传递函数给出了详细准确的系统函数信息,水下图像可以用它或点扩散函数进行复原.作者进行实验测量了水质参数得出了这些函数，并用得出的函数进行了图像复原。同时他还建立了一个框架来最大限度复原水下图像，在这个框架下传统的图像复原方法得到了拓展，水下光学参数被包含了进去，尤其时域的点扩散函数和频域的调制传递函数。设计了一个根据环境光学特性进行调整的客观图像质量度量标准来测量复原的有效性。

论文简介： 调制传递函数给出了详细准确的系统函数信息,水下图像可以用它或点扩散函数进行复原.作者进行实验测量了水质参数得出了这些函数，并用得出的函数进行了图像复原。(这一部分在王子韬的论文中有比较详细介绍)

论文简介： 在散射媒介中的正则化图像复原。论文在基于物理原因的复原方法难以去除噪声以及透射率低的基础上，提出一种自适应的过滤方法，即能明显的改善可见性，又能抑制噪声放大。本质上，恢复方法的正规化，是适合变化媒介的透射率，因此这个正则化不会模糊近距离的目标。

论文简介： 论文提出一种基于对边缘进行GSA（灰度规范角度）加权的测量图像清晰度的方法。图像首先被小波变换分解，去除部分随机噪声，增加真实边缘检测的可能性。每个边缘锐度由回归分析方法基于灰度的一个角的正切来确定边缘像素的灰度值之间的斜率和位置。整个图像的清晰度是平均每个测量的GSA的比例加权的第一级分解细节的量，作为图像的总功率，最后通过图像噪声方差自适应的边缘宽度。

论文简介： 论文提出了基于主动偏振的人工光照下水下图像处理技术。在宽场人工光照下的水下成像中,在光源端或相机端安装可调偏振器。通过调整光源或相机端的偏振器,同时拍摄两幅或多幅同一场景的图像,从两幅图像中可估计出背景光的偏振度。结合水下成像物理模型,就可以进行图像复原和场景3D信息估计。该方法操作简单,设备筒易,适用于水下画定目标的成像。 大范围人工照明条件下研究成像过程,基于该成像模型,提出一种恢复object signal的方法,同时能获得粗糙的3D scene structure.相机配备检偏振器,瞬间获取同一场景的两帧图片with different states of the analyzer or light-source polarizer,然后用算法处理获取的图片.它统一并推广了以前提出的基于偏振的方法.后向散射可以用偏振技术降低,作者在此基础上又用图像后处理去除剩余的后向散射,同时粗糙估测出3D场景结构.创新：之前的方法有的认为目标物反射光的偏振度可以忽略(即认为只有后向散射是偏振的)；另外还有的认为后向散射的偏振度可以忽略(即认为只有目标物反射光是偏振的)。本文作者认为两者都是部分偏振光。

论文简介： 论文在没有应用任何标准模式、图像先验、多视点或主动照明的条件下同时估算了水面形状和恢复水下二维场景。重点是应用水面波动方程建立紧凑的空间扭曲模型，基于这个模型，提出一个新的跟踪技术，该技术主要是解决对象模型的缺失以及水的波动存在的复杂的外观变化。在模拟的和真实的场景中，文本和纹理信息得到了有效的复原。

论文简介： 论文提出暗通道先验算法复原有雾图像。暗通道先验是一系列户外无雾图像的数理统计，基于观察户外无雾图像的大部分补丁补丁中包含至少一个颜色通道中低强度的像素点。在有雾图像中应用这些先验，我们可以直接的估算雾的厚度，复原成高质量的无雾图像，同时还能获得高质量的深度图。

论文简介： 论文比较研究了盲反卷积算法中的：R-L算法（Richardson-Lucy）、最小二乘法以及乘法迭代法。并且应用了水下图像去噪和威尔斯小角度近似理论推导出点分布函数。通过执行威尔斯的小角度散射理论和模糊度量方法对三种盲反卷积算法进行比较，确定总迭代次数和最佳图像复原结果。通过比较得出：最小二乘算法的复原率最高，但是乘法迭代的速度最好。

论文简介： 论文提出点扩算函数（PSF）和调制解调函数（MFT）的方法用于水下图像复原，应用基于威尔斯小角度近似理论来进行图像增强。在本文中作者分析了水下图像退化的原因，在强化超快激光成像系统中采用了距离选通脉冲的方法，降低了反向散射中的加性噪声。本文对图像的基本噪声模式进行了分析，并使用算术平均滤波首先对图像进行去噪，然后，使用执行迭代盲反褶积方法的去噪图像的初始点扩散函数的理想值，来获得更好的恢复结果。本文通过比较得出，盲反褶积算法中，正确使用点扩散函数和调制解调函数对于水下图像复原的重要性。

论文简介： 本文提出一种图像复原的新方法，该方法不需要专门的硬件、水下条件或现在知识结构只是一个与小波变换的融合框架支持相邻帧之间的时间相干性进行一个有效的边缘保留噪声的方法。该图像增强的特点是降低噪声水平、更好的暴露黑暗区域、改善全局对比、增强细节和边缘显著性。此算法不使用补充信息，只处理未去噪的输入退化图像，三个输入主要来源于计算输入图像的白平衡和min-max增强版本。结论证明，融合和小波变换方法的复原结果优于直接对水下退化图像进行去雾得到的结果。

论文简介： 本文是一篇综述性质的论文。介绍了：1、水下光学成像系统 2、图像复原的方法（对各种图像复原方法的总结） 3、图像增强和颜色校正的方法总结 4、光学问题总结。

论文简介： 论文针对普通水下图像处理的方法不适用于水下非均匀光场中的问题，提出一种基于专业区域的水下非均匀光场图像复原方法，在该算法中，考虑去除噪声和颜色补偿，相对于普通的水下图像复原和增强算法，该方法获得的复原复原的清晰度和色彩保真度通过视觉评估，质量评估的分数也很高。

论文简介： 论文基于水下图像的衰减与光的波长的关系，提出一种R通道复原方法，复原与短波长的颜色，作为水下图像的预期，可以对低对比度进行复原。这个R通道复原的方法可以看做大气中有雾图像的暗通道先验方法的变体。实验表明，该方法在人工照明领域应用良好，颜色校正和可见性得到提高。

论文简介： 作者对各种水下图像增强和复原的算法做了调查和综述，然后对自己的提高水下质量的方法做了介绍。作者依次用到了过滤技术中的同态滤波、小波去噪、双边过滤和对比度均衡。相比于其他方法，该方法有效的提高了水下目标物的可见性。

论文简介： 论文应用湍流退化模型以质量标准为导向复原因水下湍流退化的图像。参考大气湍流图像复原的算法，省略了盐分的影响，只考虑水中波动引起的湍流对水下成像的影响，应用一种自适应的平均各向异性的度量标准进行水下图像复原。经过验证，使用STOIQ的方法优于双频谱的复原方法。

论文简介： 本文提出了一种新的方法来提高对比度和降低图像噪声，该方法将修改后的图像直方图合并入RGB和HSV颜色模型。在RGB通道中，占主导地位的直方图中的蓝色通道以95%的最大限度延伸向低水平通道，RGB通道中的低水平通道即红色通道以5%的最低限度向上层延伸且RGB颜色模型中的所有处理都满足瑞利分布。将RGB颜色模型转化为HSV颜色模型，S和V的参数以最大限度和最小限度的1%进行修改。这种方法降低了输出图像的欠拟合和过拟合，提高了水下图像的对比度。

论文简介： 论文根据简化的J-M模型提出一种水下图像复原的有效算法。在论文中定义了R通道，推导估算得到背景光和变换。场景可见度被深度补偿，背景与目标物之间的颜色得到恢复。通过分析PSF的物理特性，提出一种简单、有效的低通滤波器来去模糊。论文框架如下：1.重新定义暗通道先验，来估算背景光和变化，在RGB的每个通道中通过标准化变换来复原扭曲颜色。2.根据PSF的性能，选择没有被散射的光，用低通滤波器进行处理来提高图片的对比度和可见度。

论文简介： 论文中对当代水下图像处理的复原与增强做了综述，作者阐明了两种方法的模型的假设和分类，同时分析了优缺点以及适用的场景。

参考：

图像清晰化处理毕业论文

医学影像技术毕业论文怎么写？这个就是要自己到网上去搜索一下，可以借鉴的

关于医学影像毕业论文

在医院，X光、B超等等都属于医学影像技术，那么大家对医学影像了解有多少呢？在这里，我分享了给大家关于医学影像毕业论文，一起来学习吧！

摘 要 介绍医学影像发展的历程CT成像技术的优势和影像技术在数字化中的发展说明PACS系统基本原理与结构及采用这种体系结构的意义;指出影像学的发展对医学诊断过程具有极其重要的意义。

关键词 发展 成像技术 数字化

影像学发展概述及特点

影像学诊断是世纪医学诊断最重要发展最快的领域之一。CT的研制始于世纪6年代。1967年英国的工程师汉斯菲尔德开始了模式识别的研究工作。5年代X线透视和摄片是临床最常用的影像学诊断方法而今天由于X线CT技术的出现和应用使影像学诊断水平发生了飞跃从而极大地提高了临床诊断水平。即计算机体断层摄影(CT)即是利用计算机技术处理人体组织器官的切面显像。X线CT片提供给医生的信息量远远大于普通X线照片观察所得的信息。

CT成像技术的优势:CT与常规的影像学检查手段相比主要有以下四个方面的优点。

真正的断面图像:CT通过X线准直系统的准直可得到无层面外组织结构干扰的横断面图像。与常规X线体层摄影比较CT得到的横断面图像层厚准确图像清晰密度分辨率高无层面以外结构的干扰。

密度分辨率高:CT与常规影像学检查相比它的密度分辨率最高。其原因是:第一CT的X射线束透过物体到达检测器经过严格的准直散射线少;第二CT机采用了高灵敏度的、高效率的接收器;第三CT利用计算机软件对灰阶的控制可根据诊断需要随意调节适合人眼视觉的观察范围。一般CT的密度分辨率要比常规X线检查高约倍。

可作定量分析: CT能够准确地测量各组织的X射线吸收衰减值通过各种计算可作定量分析。

可利用计算机作各种图像处理:借助于计算机和某些图像处理软件可作病灶的形状和结构分析。采用螺旋扫描方式可获得高质量的三维图像和多平面的断面图像。

影像学的主要新技术

基于数字化的影像技术:随着信息时代的到来数字化、标准化、网络化作业已经进入医学影像界并以奔腾之势迅猛发展伴随着一些全新的`数字化影像技术陆续应用于临床。医学影像存档与通讯系统(PACS)和医学影像诊断报告系统应运而生并得到了快速发展使整个放射科发生着巨大变化提高了影像学科在临床医学中的地位和作用。

PACS的基本原理与结构:PACS是以计算机为中心由图像信息的获取、传输与存档和处理等部分组成。

图像信息的获取:CT、MRI、DSA、CR及ECT等数字化图像信息可直接输入PACS而众多的X线图像需经信号转换器转换成数字化图像信息才能输入。

图像信息的传输:在PACS中传输系统对数字化图像信息的输入检索和处理起着桥梁作用。

图像信息的储存与压缩:图像信息的储存可用磁带、磁盘、光盘和各种记忆卡片等。图像信息的压缩储存非常必要。因为一张X线照片的信息量很大相当于15多页字稿纸写满汉字的信息量而一个.8cm光盘也只能存储张X线照片的信息。压缩方法多用间值与哈佛曼符号压缩法影像信息压缩1/5～1/1仍可保持原有图像质量。

图像信息的处理:图像信息的处理由计算机中心完成。计算机的容量、处理速度和可接终端的数目决定着PACS的大小和整体功能。软件则关系到检索能力、编辑和图像再处理的功能。CT的计算机系统属于通用小型计算机为适合CT机的工作要求CT的计算机系统一般都具有运算速度快和存储量大这两个特点。

结 语

医学影像有着巨大的发展潜力如果每种影像模式都能成功抓住技术发展中的机遇和挑战那么这种潜力将会实现这将需要物理学家、工程师、数字家、信息学家和医生的共同努力。

医学影像技术在近十多年来取得了突飞猛进的发展。新技术、新设备不断涌现。320排螺旋CT、超高场强磁共振、分子影像、功能影像、多模态融合成像等技术大大丰富了医生的诊断手段，提高了疾病的诊断效果，但是同时也带来了一定的问题：1）高端影像设备价格昂贵，动辄数百万到数千万元，很多医院简单地将设备档次作为体现医疗水平的标准，竞相引进高端设备，导致医疗成本居高不下；2）医学影像设备一次扫描能产生数百至数千幅图像，病人带走的胶片只包含其中极少一部分图像，且无法进行参数调节和三维、动态显示，诊断价值大打折扣。下面我们就和大家通过一篇医学影像毕业论文来探讨一下这方面的知识。摘要：骨再生是由一组连续的骨诱导和骨传导的生物过程所组成，临床通过检测骨密度和血管化两个指标对骨再生进行评价，目前发展最为迅速且有效的检测手段是医学影像技术。对于骨密度测定现应用得最多的是显微CT技术，定量超声技术虽具有无放射性损伤、经济负担小等显着优势，但有待进一步推广使用。血管化检测以磁共振成像和超声造影技术最为可靠。因为普通X线检查、CT扫描及磁共振检查只能提供形态和解剖上的变化，而超声造影可动态成像能更直观地反映血管化程度。未来，需进一步改进医学影像技术，以便更精准、安全、快速地评估骨再生过程。关键词：骨再生；医学影像技术；骨密度；血管化医学影像毕业论文参考范例 配图骨再生一般发生于创伤、炎症、肿瘤等原因导致的骨缺损或骨折愈合过程。目前，解决骨缺损的有效途径是将骨移植材料作为信号因子和细胞的载体或模板来诱导成骨，或从周围骨组织募集细胞使其趋化生长分化，最终形成成骨。因此，准确评估移植骨材料对骨再生是否有效显得尤为重要，而医学影像技术是目前最常用的评估手段。X线自发现开始，其首先应用于医学领域，并第一次无创的为人类提供了人体内部器官组织的解剖形态图像。由于计算机的融入、医学影像设备的不断更新，医学影像技术飞速发展，随后出现了CT扫描、定量超声技术、磁共振成像等。骨量是指单位体积内，骨组织内的骨矿物质和骨基质含量。而骨密度是指单位体积内骨矿质的含量，其能够比较客观地反映骨量，对骨再生过程的评估具有重要意义。检测骨量和骨密度可以预估骨折的发生及判断骨愈合状况。骨是高度血管化的组织，它与血管和骨细胞之间密切联系，共同维系骨骼的完整性。因此，血管生成在骨骼发育和骨折修复中发挥着举足轻重的作

科技的进步带动了现代医学的发展，计算机技术的广泛应用，又进一步推动了影像医学向前迈进。各类检查仪器的性能不断地提高，功能不断地完善，并且随着图像存档和传输系统(PACS)的应用，更建立了图像信息存储及传输的新的模式。而医学影像的融合，作为图像后处理技术的完善和更新，将会成为影像学领域新的研究热点，同时也将是医学影像学新的发展方向。所谓医学影像的融合，就是影像信息的融合，是信息融合技术在医学影像学领域的应用；即利用计算机技术，将各种影像学检查所得到的图像信息进行数字化综合处理，将多源数据协同应用，进行空间配准后，产生一种全新的信息影像，以获得研究对象的一致性描述，同时融合了各种检查的优势，从而达到计算机辅助诊断的目的〔1，2〕。本文将从医学影像融合的必要性、可行性、关键技术、临床价值及应用前景5个方面进行探讨。1 医学影像融合的必要性 影像的融合是技术更新的需要 随着计算机技术在医学影像学中的广泛应用，新技术逐渐替代了传统技术，图像存档和PACS的应用及远程医疗的实施，标志着在图像信息的存储及传输等技术上已经建立了新的模式。而图像后处理技术也必须同步发展，在原有的基础上不断地提高和创新，才能更好更全面地发挥影像学的优势。影像的融合将会是后处理技术的全面更新。 影像的融合弥补了单项检查成像的不足 目前，影像学检查手段从B超、传统X线到DSA、CR、CT、MRI、PET、SPECT等，可谓丰富多彩，各项检查都有自身的特点和优势，但在成像中又都存在着缺陷，有一定的局限性。例如：CT检查的分辨率很高，但对于密度非常接近的组织的分辨有困难，同时容易产生骨性伪影，特别是颅后窝的检查，影响诊断的准确性；MRI检查虽然对软组织有超强的显示能力，但却对骨质病变及钙化病灶显示差；如果能将同一部位的两种成像融合在一起，将会全面地反映正常的组织结构和异常改变，从而弥补了其中任何一种单项检查成像的不足。 影像的融合是临床的需要 影像诊断最终服务于临床治疗；先进的检查手段，清晰的图像，有助于提高诊断的准确性，而融合了各种检查优势的全新的影像将会使诊断更加明确，能够更好地辅助临床诊治疾病。2 医学影像融合的可行性 影像学各项检查存在着共性和互补性为影像的融合奠定了基础 尽管每项检查都有不同的检查方式、成像原理及成像特征，但它们具有共同的形态学基础，都是通过影像来反映正常组织器官的形态、结构和生理功能，以及病变的解剖、病理和代谢的改变。而且，各项检查自身的缺陷和成像中的不足，都能够在其他检查中得到弥补和完善。例如：传统X线、CT检查可以弥补对骨质成像的不足；MRI检查可以弥补对软组织和脊髓成像的不足；PET、SPECT检查则可以弥补功能测定的不足。 医学影像的数字化技术的应用为影像的融合提供了方法和手段 现在，数字化技术已充分应用于影像的采集、存储、后处理、传输、再现等重要的技术环节。在首要环节即影像的采集中，应用了多种技术手段，包括：(1)同步采集数字信息，实时处理；(2)同步采集模拟信号，经模数转换装置转换成数字信号；(3)通过影像扫描仪和数码相机等手段，对某些传统检查如普通X线的胶片进行数字转换等；将所采集的普通影像转换成数字影像，并以数据文件的形式进行存储、传输，为进一步实施影像融合提供了先决条件。3 医学影像融合的关键技术信息融合在医学图像研究上的作用一般是通过协同效应来描述的，影像融合的实施就是实现医学图像的协同；图像数据转换、图像数据相关、图像数据库和图像数据理解是融合的关键技术。(1)图像数据转换是对来自不同采集设备的图像信息的格式转换、三维方位调整、尺度变换等，以确保多源图像的像/体素表达同样大小的实际空间区域，确保多源图像对组织脏器在空间描述上的一致性。它是影像融合的基本。(2)影像融合首先要实现相关图像的对位，也就是点到点的一一对应。而图像分辨率越高，图像细节越多，实现对位就越困难。因而，在进行高分辨率图像(如CT图像和MRI图像)的对位时，目前借助于外标记。(3)建立图像数据库用以完成典型病例、典型图像数据的存档和管理以及信息的提取。它是融合的数据支持。(4)数据理解在于综合处理和应用各种成像设备所得信息，以获得新的有助于临床诊断的信息