医学图像增强系统设计

摘要：

为了改善医学图像的视觉效果，提高图像的清晰度，使之更适合于机器的分析处理以及人的视觉特性，并突出病灶点，为病理学诊断和临床诊断提供可靠依据。设计了一个对医学图像十分具有针对性的图像增强系统。针对CT图像的电子噪声提出了基于修正维纳滤波的小波包去噪算法；针对B型超声图像的散斑噪声提出了基于脉冲耦合神经网络（PCNN ）模型的小波自适应斑点噪声滤除算法；针对医学图像对比度低，边缘信息模糊等特点，提出了基于小波变换的医学图像增强算法。当噪声方差为0.01时，基于脉冲耦合神经网络（PCNN）模型的小波自适应斑点噪声滤除算法获得的PSNR比经Wiener滤波方法获得的PSNR高出9 dB。系统能快速找到噪声点进行定点去噪，能有效提高医学图像的对比度，增强边缘细节信息，突出病灶点的位置，从而达到较好的处理效果，为医疗工作者观察病症提供更加清晰准确的依据。

关键词：医学图像、维纳滤波、脉冲耦合神经网络、小波变换

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省教育厅自然科学专项No.12JK0512；中国纺织工业联合会科技指导性项目No.2010083；国家级大学生创新创业训练计划项目No.201310709004；大学生创新创业项目No.201203046资助。

在线出版日期：2014-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：457-462