醫(yī)學(xué)圖像處理與識(shí)別方法研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像處理與識(shí)別方法的研究具有顯而易見的重要理論意義和實(shí)用價(jià)值。本文對(duì)人體甲狀腺等CT圖片進(jìn)行了分割、融合與識(shí)別方法的研究,以實(shí)現(xiàn)人體圖像的計(jì)算機(jī)輔助診斷,為醫(yī)生的臨床診治提供一定的參考與幫助。
　　首先,對(duì)人體甲狀腺圖像進(jìn)行了直方圖修正、去噪和銳化等預(yù)處理,使得圖像便于機(jī)器描述和分析。
　　其次,在對(duì)圖像分割基本原理和常用算法分析研究的基礎(chǔ)上,針對(duì)人體甲狀腺等圖像的特點(diǎn),提出了一個(gè)改進(jìn)的基于前景與背景比例的迭代閾值分割算

2、法:首先使用Sobel算子8個(gè)方向模板對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè);然后設(shè)定初始閾值,并將前景與背景的比例作為權(quán)值進(jìn)行閾值迭代;最后將迭代結(jié)果作為最終閾值進(jìn)行圖像分割。
　　然后,分析研究了圖像融合的原理和常用方法,針對(duì)人體圖像分析及處理的需要,給出了一種將閾值分割圖像與邊緣檢測(cè)圖像相結(jié)合的圖像融合算法,得到便于人和計(jì)算機(jī)描述的細(xì)節(jié)信息豐富且邊緣光滑的融合圖像,為醫(yī)生對(duì)病人的確診提供了幫助。
　　最后,在對(duì)人體甲狀腺CT圖像進(jìn)行分析研