基于PDE的醫(yī)學圖像增強技術研究.pdf

1、隨著醫(yī)學影像技術應用到醫(yī)療診斷過程中，醫(yī)療診斷的準確性和及時性大大提高了，醫(yī)學圖像在臨床診斷中發(fā)揮著越來越重要的作用，有著不可替代的地位，因此也造就了一個獨特的圖像處理領域——醫(yī)學圖像處理。它是數(shù)字圖像處理的一個重要分支，主要是對已獲得的各種不同的醫(yī)學圖像進行加工、處理，以便于臨床診斷。常用的醫(yī)學圖像主要有X-射線成像(X-CT)、核磁共振成像(MRI)和核醫(yī)學成像(NMI)等。由于受到成像機制和成像設備以及人體的組織機構等因素影響，實

2、際得到的醫(yī)學圖像常常與期望的醫(yī)學圖像差別很大，主要表現(xiàn)為含有噪聲、細節(jié)模糊、對比度差(如感興趣區(qū)域和其周圍結(jié)構的低對比度)等。降質(zhì)的圖像將大大影響醫(yī)生的臨床分析和診斷，這也是影響圖像理解從而造成誤診的重要原因，因此研究如何通過后期處理，濾除醫(yī)學圖像中的噪聲并增強對比度是很有意義的，也是很有必要的。本文主要討論了基于偏微分方程的醫(yī)學圖像增強的處理技術。
　　本文首先詳細介紹醫(yī)學圖像基于偏微分方程理論的兩個研究方向:各向異性擴散模型和

3、全變分去噪模型，分析模型的擴散性質(zhì)及優(yōu)缺點，針對無論是各向異性擴散還是全變分模型都只能去噪保邊的問題，分別通過耦合沖擊濾波器和引入局部多倍梯度保真項，提出兩種基于偏微分方程的醫(yī)學圖像增強模型，使其能夠在濾除噪聲的同時對邊緣和細節(jié)等高頻量區(qū)進行有效的增強，在一定程度上克服了原模型中消極保邊問題，提高了醫(yī)學圖像的視覺效果。
　　另外，針對實際臨床中的醫(yī)學圖像多含有噪聲且細節(jié)模糊，對比度低，目前多數(shù)去噪增強模型都是針對邊緣和細節(jié)等高頻量