MITK是一个集成化的医学影像处理与分析C++类库的软件包.在VC++6.0环境下运用MITK,对腹部CT图像进行Sobel算子边缘检测,同时对如何用MITK算法平台开发医学图像处理软件进行探讨,为下一步利用MITK算法平台进行医学图像分割、配准和可视化等开发打下基础.

目的:提出一种自适应直方图均衡医学图像增强方法,在提高医学图像对比度的同时,突出图像中的细节信息.方法:在对医学图像进行直方图均衡的基础上,利用Sobel梯度算子提取图像细节信息,经自适应直方图均衡法处理后保留到增强后的图像中.结果:该方法可保留较多的图像细节信息,从而达到更好的图像增强效果.结论:自适应直方图均衡医学图像增强方法可以很好地达到预期效果,对临床医生进行准确及时的确诊具有重要意义.

目的:提出一种基于边缘检测的环形伪影定位算法,以去除环形伪影.方法:通过含有Sobel算子边缘检测函数提取环形伪影边缘,再采用扫描线法和直线拟合法得到伪影圆的圆心和半径,定位出环形伪影在原始图像中的位置,最后采用线性插值算法对图像进行插值去除伪彩.结果:该算法对于实验体模以及临床图像环形伪影去除的效果比较理想.结论:该算法快速有效,减少了运算量,有效地抑制了噪声,提高了环形伪影定位的速度和精度.

背景:医学图像的边缘检测是医学图像处理中的一项重要的技术,也是医学图像进一步处理的基础.目的:运用改进的SUSAN算法对医学图像进行边缘检测,取得更丰富的医学图像边缘信息,以便于医学图像的进一步处理.方法:运用Sobel算子对SUSAN算法进行了改进,采用C++语言编程,并在VC++6.0开发平台上实现了改进算法.结果与结论:实验结果表明,该算法能实现阈值的自适应选取,对医学图像中的低对比度的图像边缘有较好的检测效果.

研制一种快速处理算法,可下载到CT、MRI设备中,对所得到的图像进行快速边缘特征提取.由于医学图像数据运算的数据量大,而且要求实时处理等特点,采用具有高速运算能力的TMS320DM6446芯片,将Sobel算子算法进行DSP编程并下载到芯片中实现,并根据Sobel算法原理,对算法进行优化处理,减少平方开方运算,代之以大小比较运算,减少了运算的数据量,减少了处理时间.实验图像结果表明,该算法处理l幅医学图像所用的时间约为0.43 s,得到的图像边缘清晰准确.

目的:依托于Matlab环境,初步完成常规尿沉渣显微图像中不同有形成分的外边缘信息检测.方法:采用灰度化、邻域滤波和中值滤波等方法对图像进行预处理,分别使用Canny算子和Sobel算子处理样本,对于成像不均匀的细胞边缘信息缺失,使用Canny算子和Sobel算子对边缘进行叠加处理,通过膨胀腐蚀和孔洞填充等操作后可以得到有形成分的连通域信息.结果:融合算法可以用于均匀度不一致的有形成分外边缘检测,对阴影消除及红细胞、白细胞、上皮细胞和管型等分离细胞的定位定型检测基本准确.结论:单一算法对成像效果均匀清晰的图像效果佳,但融合算法对于上皮细胞、管型等均匀度不一的细胞处理结果明显优于Canny和Sobel单一算法的结果.

本文以射线检测发动机图像为研究对象,通过与传统分割算法相比较,同时结合最新发展的数学理论及数字图像处理技术,采用了一种有效分割方法,使其在提取效果和处理速度上都能获得预期的满意结果.