毕业论文---x射线的清晰化处理.doc

1 绪论 1.1 设计目的和意义 图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。将高分辨率的X射线数字成像技术应用于，清晰可见方法将射线转换技术、、非线性滤波等图像处理技术应结果[1]。 一般来讲,对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面(1) 提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。 (2) 提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面,如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。 (3) 图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输医用x射线影像技术是现代医学不可缺少的手段。它不仅用于一般的诊断,也用于某些疾病的治疗,如介入放射学技术,冲击波体外碎石术等。射线诊断方法、诊断设备及其附属设备已有很大的发展,如计算机断层扫描、数字减影技术和自动冲洗设备等。但众所周知,X射线在诊治疾病X射线实时成像系统是90年代发展起来的一种利用现代半导体技术、计算机图像处理技术和信息处理技术的无损检测新设备。主要用于核能、军工、航空航天、汽车、摩托车、耐火材料等行业零部件内部缺陷的检测。图像增强图像增强是数字图像处理中的重要而基本的内容。增强的首要目标是处理图象，使其比原始图象更适合特定应用。通过直方图均衡化技术来实现图像增强，首先就是对原图像通过离散函数进行直方图处理。得到原图像的直方图后，根据均衡化的变换函数通过计算得到所需要的增强效果的图像的直方图。阐述和分析了图像增强的点处理、空间域滤波、频域滤波、代数运算。用直方图均衡化的算法增强灰度图像，并在中实现，达到了图象增强的目的,取得了较好的效果。伪影是指出现在CT图像上的各种非真实的阴影或干扰，可造成病变的不可诊，甚至造成病变的漏诊、误诊。换言之，CT伪影是指CT扫描或信息处理过程中产生的不属于机体正常信息的某些图像阴影。完美的CT图像应该是不应扭曲任何被检物断面的任何几何特征。不论CT机的制造如何的精良，维护保养和校准多么的完善，CT图像的伪影都是难以避免的。总体上CT图像伪影可分为两大类：扫描采集过程产生的伪影和CT机本身系统有关的伪影。伪影的形状多种多样，有同心圆形和非同心圆形、直线形、栅格状、阶梯状、放射状、星芒状和不规则形等等。伪影一旦形成，不可避免的影响放射诊断医师对病变性质的正确判断。 → → → 图1.1图像恢复过程 1.5 设计流程及具体内容 原始含噪模糊图像图像去噪直方图调整图像增强中值滤波图像平滑清晰化综合处理图像。 → → → → → 图1.2设计流程图 2 射线图像增强滤波 2.1 图像的生成与图像噪声的处理 　 成像设备所产生的图像，跟人眼有所不同，它们通常是确定的或唯一的。所生成的图像主要分为两类：一类是物理光学图像，一类是电子学图像。在图像处理学中主要涉及的是电子学图像，它是由电子设备(摄像机、数码像机、计算机、扫描仪等) 所产生的。在对图像进行处理时，一般应首先将电子设备所产生的图像送入数字化仪(digit izer)，使其变为一幅数字化的图像，从而对数字化的图像进行处理。 图像数字化需要经过以下步骤。 (1) 按一定空间位置选取取样孔隙，忽略图像的其它部分，由取样孔隙获取每个像素。 (2) 将取样孔隙依一定模式在图像上移动，可使图像像素按某种顺序排列，从而满足对图像的扫描。 (3) 采用光感应器(Sensor)来量度光透过取样孔隙所获得的图像亮度；并将光强信号转化成电流或电压信号。 (4) 采用量化器将感应器产生的图像进行量化，使图像变成有限个可能的取值， 从而完成图像的量化过程。 (5) 量化后的图像还需进行数字化编码，从而完成对模拟信号数字化的过程及图像的A/D转换过程。 将数字化的图像信号送入计算机进行各类变换和处理，各类处理的目的是为了用最少的信息来表述最多的图像内容，并且能够合理的消除图像中的各类噪声。如何处理图像中的噪声是我们最关心的问题。处理图像的关键问题是要解决图像中的干扰、失真和噪声。高斯白噪声和随机噪声是图像传送中最常出现的两种噪声。高斯噪声常来自于设备，随机噪声主要来自于信道和外部系统。随机脉冲干扰噪声和随机椒盐噪声对图像的影响特别大，这类噪声的处理，对图像处理有着十分重要的意义。中值滤波法就能很好地消除这类噪声。对于随机噪声，若采用简单的平滑滤波(低通滤波)，优点是电路简单方便，且对图像中随机噪声的消除具有很好