骨科X線片的圖像增強(qiáng)及分割算法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，數(shù)字圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用日益深入和廣泛?，F(xiàn)代醫(yī)學(xué)已越來越離不開醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)，醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)在臨床診斷、科學(xué)教研等方面發(fā)揮了重要的作用。醫(yī)生通常不對(duì)骨科X線圖像進(jìn)行相關(guān)處理直接進(jìn)行診斷，但是骨科X線圖像具有噪聲高、軟硬組織灰度差值較小、動(dòng)態(tài)范圍寬、數(shù)據(jù)量大、細(xì)節(jié)豐富、灰度級(jí)數(shù)復(fù)雜、對(duì)比度低等特點(diǎn)，這些因素給骨科病的相關(guān)病情的診斷帶來了難度，嚴(yán)重影響醫(yī)學(xué)診斷。因此，對(duì)骨科X線片進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理及

2、目標(biāo)分割的研究及運(yùn)用來提高診斷的準(zhǔn)確性，提高診斷效率有著十分現(xiàn)實(shí)的重要意義。 本文在廣泛閱讀了國(guó)內(nèi)外有關(guān)圖像增強(qiáng)及分割技術(shù)的參考文獻(xiàn)的基礎(chǔ)之上，系統(tǒng)分析了傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)及分割算法。針對(duì)骨科X線圖像的特點(diǎn)，提出了一種有效的混合圖像增強(qiáng)算法，該算法先用二階微分變換突出圖像的細(xì)節(jié)，用一階微分變換突出其邊緣，接著用平滑過的梯度圖像掩蔽拉普拉斯圖像，再經(jīng)過二階巴特沃思高通濾波和高頻加強(qiáng)濾波后得到銳化圖像，最后經(jīng)過灰度調(diào)整得到最終的增強(qiáng)圖像

3、。運(yùn)用該算法改善了骨科X線片的清晰度，增強(qiáng)了對(duì)比度，同時(shí)突出了骨骼的細(xì)節(jié)及邊緣，效果不錯(cuò)，是一次成功的嘗試。 圖像分割關(guān)鍵是選取合適的閾值進(jìn)行二值化，本文采用了局部多閾值的Otsu（最大類間方差法）進(jìn)行圖像二值化，即按行把整幅混合增強(qiáng)圖分成很多小塊，對(duì)每小塊兩邊逼近，取得包含目標(biāo)區(qū)域的最小區(qū)域，對(duì)每小塊中包含目標(biāo)的最小區(qū)域使用Otsu進(jìn)行圖像二值化。通過分析研究，采用局部多閾值的Otsu進(jìn)行圖像二值化比傳統(tǒng)的全局單閾值的Otsu