医学图像处理模块的设计 (毕业设计49页、20324字)
摘要：利用图像处理技术准确检测图像，对医生感兴趣的病患区域进行处理，是目前一个紧迫的实际应用课题。本论文设计的医学图像处理模块是以医学图像理论、数字图像处理算法、Visual C++工具为基础，以计算机为平台，对临床医学图像进行处理的。论文在对图像处理理论基础进行介绍的基础上，实现了图像的几何变换、图像灰度变换、图像增强、边缘检测等处理。
随着医疗设备的更新，医疗手段的日益丰富和多样，对医学图像处理技术的要求也越来越高，本课题的研究对于实现医学图像的计算机处理及辅助分析，提高医生临床诊断的准确性具有实际的指导意义。
 
关键词：医学图像处理；几何变换；灰度变换；图像增强；边缘检测
 
The Design of the Medical Image Processing
Abstract: It is an urgent and practical topic to make use of the technique of image processing to examine picture accurately and to deal with sick area that doctors show interested at. Based on the knowledge of the medical image theory and the digital image algorithm,this dissertation presents a design to serve clinical medicine image processing by the use of VC++ on the platform of PC. Along with the introduction of image processing theory,some resolutions are offered such as geometric transformation,image gradation transformation,image enhancement,the edge detection and so on.  
Along with the update of medical treatment equipments as well as the enrichment and multifilament of medical treatment means,the demands for the medical image processing technical have become higher and higher. Taking this into consideration,this design throws light not only on the realization of computer processing and auxiliary analysis of medical image but also on the doctor’s accuracy of clinical diagnostic.

Key words:  medical image processing, geometric transformation, image gradation transformation, image enhancement, the edge detection

 
目    录
第1章  绪   论 1
1.1  课题提出的背景及研究意义 1
1.2  医学图像处理的发展历史及现状 2
1.3  论文的主要工作 3
第2章  医学图像处理的基本概念 4
2.1  医学图像的基本概念 4
2.2  图像形成与表示 4
2.3  图像的指标 6
2.4  医学图像处理 6
2.5 小结 7
第3章  医学图像处理的理论基础 8
3.1  图像几何变换 8
3.1.1  图像平移 8
3.1.2  图像缩放 8
3.1.3  图像旋转 9
3.2  图像的灰度变换 9
3.2.1  彩色图像灰度化 10
3.2.2  图像反色 10
3.2.3  灰度图均衡化 10
3.3  图像的增强处理 11
3.3.1  图像的噪声抑制 11
3.3.2  图像锐化 13
3.3.3  图像的频域滤波 14
3.4  图像的边缘检测 15
3.4.1  Soble边缘检测 15
3.4.2  Log算子边缘检测 16
3.4.3  边缘提取 17
3.4.4  图像二值化 17
3.5 小结 18
第4章  医学图像处理模块的实现 19
4.1  医学图像处理模块的总体设计 19
4.2  几何变换的实现 21
4.2.1  平移的实现 21
4.2.2  缩放的实现 22
4.2.3  旋转的实现 24
4.3  灰度变换的实现 24
4.3.1  彩色图像灰度化的实现 24
4.3.2  直方图分布均衡化的实现 26
4.4  图像增强处理的实现 26
4.4.1  噪声抑制的实现 26
4.4.2  图像锐化的实现 28
4.4.3  图像频域滤波的实现 29
4.5  图像边缘检测的实现 30
4.5.1  Soble算子边缘检测的实现 30
4.5.2  Log算子边缘检测的实现 31
4.5.3  二值化的实现 32
4.6 小结 33
第5章  系统调试结果与分析 34
5.1  系统模块的总体调试结果与分析 34
5.1.1  模块运行界面显示 34
5.1.2  调试过程部分错误分析 35
5.2  图像处理的效果图与分析 35
5.3 小结 41
结    论 42
致    谢 43
参考文献 44 
第1章  绪   论
1.1  课题提出的背景及研究意义
医学图像处理是计算机、数字图像处理技术在医学上的一项具体应用，随着计算机技术的迅速发展，图像处理技术在医学领域的研究和应用日益深入和广泛。现代医学已越来越离不开医学图像处理技术，医学图像处理技术在临床诊断、教学科研等方面发挥了重要的作用。目前，各种各样的图像处理主要是应用医学图像的传输、归档、管理及辅助分析功能，通过计算机多功能的特点，实现医学图像的去噪、增强、边缘分割、图像格式的转换，并在图片病灶处做上医疗标志。随着医疗设备的更新，医疗手段的日益丰富和多样，对医学图像处理技术的要求也越来越高。利用计算机图像处理技术准确分割图像，提取医生感兴趣的病患区域，就成为目前一个紧迫的实际应用课题。
图像处理科学对人类的重要意义[ ]：
1、图像是人们从客观世界获取信息的重要来源。人类是通过感觉器官从客观世界获取信息的，在这些信息中，视觉信息占60％－70％。视觉信息的特点是信息量大，传播速度快，作用距离远，有心理和生理作用，加上大脑的思维和联想，具有很强的判断能力。其次是人的视觉十分完善，人眼灵敏度高，鉴别能力强，不仅可以辨别景物，还能辨别人的情绪。由此可见，图像信息对人类十分重要。   
2、图像信息处理是人类视觉延续的重要手段。人的眼睛只能看到可见光部分，但能够成像的并不仅仅是可见光。一般来说可见光的波长为0.38—0.8μm，而迄今为止人类发现可成像的射线已有多种，如：γ射线：0.003—0.03nm；X射线：0.03—3nm；紫外线：3—300nm；红外线：0.8—300μm；微波：0.3—100cm。这些射线均可以成像，利用图像处理技术把这些不可见射线所成图像加以处理并转换成可见图像，实际上大大延伸了人类视觉器官的功能，扩大了人类认识客观世界的能力。
3、图像处理技术对国计民生有重要意义。图像处理在各个领域的应用取得了巨大的成功和显著的经济效益。如在工程领域、工业生产、军事、医学以及科学研究中的应用已十分普遍；通过分析资源卫星得到的照片可以获得地下矿藏资源的分布及埋藏量；利用红外线、微波遥感技术可侦查到隐蔽的军事设施；X－CT已广泛应用于临床诊断，它可得到人体内部器官的断层图像，准确地确定病灶位置，为诊断和治疗疾病带来了极大的方便；在安全保障及监控方面图像处理技术更是不可缺少的基本技术；在通信及多媒体技术中图像处理更足重要的关键技术。
图像处理技术发展从根本上改变了医务人员进行诊断的传统方式。实践证明，充分地利用这些技术可以提高诊断的正确性和准确性，提高诊断效率，降低医疗成本，可以更加充分地发挥各种医疗设备的功能。而且，随着数字化、智能化进程的深人，图像处理技术在医学领域将会有更加广阔的应用前景。
1.2  医学图像处理的发展历史及现状
医学图像处理的发展经历了一个漫长的过程。自1858年Virchow发表的《细胞病理学》把病因与组织及细胞的病变联系起来，使医学图像在医生的诊断中开始占有重要地位[ ]。
1895年伦琴发现X 线，促使医学图像第二次得到重大发展。X 线在医学上的应用使得人们能观察到人体内部的结构，为医生确诊疾病的病因提供了重要的信息。
由于医学图像能提供大量用其它方法所不能提供的信息，所以医学成像技术的发展非常迅速，各种新技术几乎无一不在医学成像技术中得到应用。特别是近30年来，医学图像经历了革命性的发展。当代医学图像的研究充分表现出了多学科、大跨度交叉的特点。医学(特别是解剖学、神经学)知识、物理概念、数学方法和计算机程序设计思想有机地融合在医学图像处理研究之中，CT，MRI，PET等多种医学成像模式的应用，以及医学图像的三维可视化，特别是内部器官和脑的三维体积测定可视化，已经成为日常病人诊断和护理程序标准的组成部分。多种图像模式，例如，MRI和PET，在同一个病人身上的应用需要精细的图像配准技术；病理图像的自动识别和诊断也需要图像分割、量化和增强工具，以及关于图像分割和可视化的有效算法。而近年来迅速发展的远程医疗，HIS和PACS系统又迫切寻求数字医学图像的有效压缩技术和通讯方法。
随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，医学图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。
目前的医学成像技术已经应用了计算机、红外、超声、同位素、光纤、电视、电子显微镜、核磁共振、激光等许多新技术。医学图像不再限于用肉眼观察，而是可以进行照相、拍摄电影或电视录像等，可以对动态过程进行记录和研究。建立医学图像库的问题亦已提到日程上来了。 在显微图像方面由于发展了显微分光测定技术，波长范围也扩大了，使得有可能定量地观察细胞各部分的DNA和RNA分布。
医学图像处理理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因此医学图像处理技术是一个有待人们更进一步研究与探索的新领域。
1.3  论文的主要工作
本论文首先讨论了该课题的研究背景与研究意义，介绍了医学图像处理的发展历史与发展现状，并简要说明了该课题研究的必要性。
第二章是对图像处理的基本概念的介绍，包括图像的基本概念、图像表示方法及指标，并介绍了医学图像处理的基本概念。
在第三章中依次讲述了医学图像各处理模块的理论基础，包括图像几何变换中的平移、缩放、旋转，图像灰度变换中的彩色图像灰度化、图像反色以及直方图均衡化，图像增强处理中的噪声抑制、锐化和频域滤波，边缘检测中的Soble算子边缘检测、Log算子边缘检测、边缘提取和二值化。
第四章是上述各模块功能实现的章节，介绍了各模块的实现步骤和实现流程图。第五章介绍了调试结果和调试过程中出现的一些错误，重点对各模块的处理效果
进行了分析。
在论文的最后总结了本文的工作。