本文關(guān)鍵詞：CT圖像的應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《哈爾濱工程大學》 2004年

CT圖像的應用研究

李想  

【摘要】：隨著科技的進步，醫(yī)學影像成為醫(yī)生診斷和治療的重要輔助手段，其中計算機斷層掃描(Computed Tomography，CT)因為其圖像的分辨率高，對人體損傷小，而成為病理和解剖研究的主要手段。然而生物醫(yī)學圖像本身有著很多不可避免的缺陷，，為了提高圖像的可讀性以及對人體的解剖結(jié)構(gòu)和病變部位進行更有效的觀察和診斷，對醫(yī)學圖像進行計算機處理就成為非常必要的。 圖像分割技術(shù)是圖像處理中的一個重點，一直受到研究人員的關(guān)注。其基本概念是將圖像空間劃分成一些特定的區(qū)域，具體到CT圖像上，就是將CT圖像上有意義的特征或者需要應用的特征提取出來。這些特征可以是原圖像場的原始特征，如物體占有區(qū)的像素灰度值等，也可以是空間頻譜或直方圖特征。 本文主要針對CT圖像進行應用研究。在大致介紹CT設(shè)備及其成像原理和CT圖像本身特點的基礎(chǔ)上，研究了圖像處理在CT圖像上的應用。其中包括：圖像的表示與顯示、圖像的顏色處理；并應用了圖像變換、直方圖技術(shù)、在空域上的增強技術(shù)對CT圖像分割之前進行預處理；此外，運用邊緣檢測、輪廓提取和輪廓跟蹤等算法將CT圖像進行邊緣以及輪廓的處理。 本文主要的研究內(nèi)容為圖像分割在CT圖像上的應用。針對CT圖像自身特點，研究了直方圖分割方法，包括單閾值分割和多閾值分割對于CT圖像的分割效果；設(shè)計實現(xiàn)了閾值自動選取方法，包括基于熵的閾值選取方法、基于矩的閾值選取方法、基于凹度的閾值選取方法、基于梯度均值的閾值選取方法等，并應用于CT圖像，與傳統(tǒng)圖像分割方法進行比較，得到了比較好的結(jié)果；改進了自動多閾值圖像分割方法，對CT圖像進行多閾值分割；利用小波變換、特征值空間聚類、松弛迭代法等多閾值分割方法，實現(xiàn)了圖像的多閾值分割，與CT圖像自身特點相結(jié)合，結(jié)果較理想。本論文的研究成果對于CT圖像的臨床觀察和診斷具有實際意義。

【關(guān)鍵詞】：
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2004
【分類號】：R814.42
【目錄】：

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