基于自适应多尺度滤波的彩色编码血管成像.doc

学位获得者宦畚淖髡签名：学位论文指导教师签名：歪据垃丝 瑃猻瑃； 轮廓波变换理论 本章小结第七章总结与展望本文总结展望参考文献攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果致谢一 第一章绪论 基于自适应多尺彩色编码血管成像完全去除，得到只显示血管的图像。对减影序列进行血管增强滤波处理之后，会出现噪声问题。采用多尺度几何分析的降噪方法可以用于对减影后图像序列的降噪预处理。多尺度几何分析降噪方法包括变换以及在此算法基础上改进的变换，在前面几种算法基础上提出的变换等方法也被用于噪声消除。变换是近年来发展起来的多尺度几何分析方法之一，其降噪效果较之前面一系列多尺度几何分析方法更加明显。变换较之于经典降噪方法，增加了各向异性的同时，保留了多尺度和时间域与频率域的局部化特征，能够找到图像的中的方向性、带宽性等代表图像内容的最基本特征。由于 本文完成的主要工作与创新进展 基于自适应多尺彩色编码血管成像 第二章医学图像处理这项医学影像技术已经 基于自适应多尺彩色编码血管成像 由于近半个世纪以来现代医学影像处理的广泛应用，使得现代医学快速发展。同时在医学图像处理和跋窆榈岛屯断低的快速发展过程中，生产厂商制造了大量不同标准的医疗设备。由于制造商之间使用的图像标准不同，使得在临床实践中，存在着各种存储和传输格式各不相同的大量无法交流的医学图像。医学影像及其相关信息在不同厂商生产的设备及不同的计算机成像系统之间互不相通，与快速发展的现代医学技术显得格格不入。针对此问题，为了使医学影像在不同厂商生产的医疗设备中可以无障碍地进行交流，提高医疗诊断的效率，必须对医学影像的存储和传输方式进行统一。年月和年陆恿剂诵和校订曜肌诙鍰标准于年寥图像步骤、等。它们在完成显示和对图片的调整工作中有各自的优势。 基于自适应多尺彩色编码血管成像 读取义件笼信息根据使长度和读取债域图 幕于自适席多尺彩色编码向件成像第帧第帧 第帧第帧第帧 基于自适应多尺彩色编码血管成像一 第三章轮廓波变换在图像降噪中的应用第三章轮廓波变换在图像降噪中的应用对一幅图像进行频率域处理的关键在于变换的过程。图像变换的过程如下：首先，要将图像的频谱提取出来，即从直观的空间域转化到频率域。将图像转换到频率域之后，可以对图像进行所需要的各种处理，其中包括对图像进行降噪、复原、编码、解码、压缩、提取特征等。最后，将得到的处理结果，通过将变换对中的逆变换再转换成直观的、空间域中得到处理的目标图像。频域处理方法，对图像的变换过程有一定的要求。首先，所提出的变换必须是对 基于自适应多尺度滤波的彩色编码血管成像 忒，一胍，全，一，石谖疺吣罗。弋羔臣由三个不同的正弦波加权和建立的红色波形乃芬丢舻等乒诵常仲用每数表示法。同时表示信号的振幅和相位，表示如下： 正交变换之一是傅立叶变换。使用傅立叶变换分析处理图像，可以类比于用棱镜分解太阳光。让太阳光通过棱镜后，可以把白色的光束分解为不同色彩的光束；之后再将被分解开的彩色光束通过棱镜，则可以将白色的太阳光束还原。从形式上看，是将简单的白光变换成了复杂的彩色光束，其实是将混杂在一起的事物分解成多个基本元素。使得对复杂事物的处理简化为对各个基本元素分别进行分析处理，简化了处理过程。分布。在实际应用中，一维信号的傅立叶变换对，即傅立叶变换和逆变换通常是可以求出，少一，琺，筯 【”，】，琕酢叫 第三章轮廓波变换在图像降噪中的应用离散傅立叶变换设，厂，厂粢为一维信号抽样，其一维离散其中，粢。公式械南凳n梢苑旁诠中，】瑅篗，啤疲“阮五力狽叩广羚 基于自适应多尺度滤波的彩色编码血管成像图原图像屯可以说明，经过未移中的变换，包含图像主要内容的频率分布于圉离散傅立叶变换后的频谱图 第三章轮廓波变换在图像降噪中的应用图阆凳的频谱图傅立叶变换只适用于分析图像灰度变化比较平稳的信号，只能从整体上给出图像的频率分布。图像信息的主要细节特征，如轮廓边缘、纹理等是高度局部化的，傅立叶变换在处理这类灰度变化剧烈的信号和局部化的信号时不能发挥其优势。而图像处理领域中的很多问题，都与图像内容的局部化和细节信息增强等处理相关。因此，需要寻找更加合适的频率域变换。 基于自适应多尺度滤波的彩色编码血管成像在小波分析最初发展的几十年间，基于正交小波基的思想和傅立叶变换的理论，用公式啥阅感进行的伸缩和平移的处理产生的。 第三章轮廓波变换在图像降噪中的应用渺艮产妖龋籹。图小波的缩放处理其次，平移是对基本小波函数进行位移，即根据实际情况，小波适时调整延迟刁渊图小波的平移处理 基于自适应多尺度滤波的彩色编码血管成像图扑阈凳礐图扑闫揭坪蟮男凳礐接着，对小波进行缩放，然后探测下一段信号。从而计算小波系数值，对其平移图扑闼醴藕蟮男凳礐 第三章轮廓波变换在图像降噪中的应用小波的多分辨率分析川。 基于自适应多尺度滤波的彩色编码血管成像二维离散小波变换定义如公式所示：粄琕，表明， 第三章轮廓波变换在图像降噪中的应用为了达到对图像进行多尺度、多方向性分析的目的，将轮廓波变换定义为由拉普拉斯滤波器组和方向滤波器组结合而成的塔形方向滤波器组。由于方向滤波器组对图像内容中的灰度变化平缓部位信息处理效果并不明显，只能对图像中的轮廓边缘进行有效的处理，因此，需要在使用方向滤波器组前先使用拉普拉斯滤波器组对图像信息进行滤波，将灰度变化平缓部位等低频率段和变化剧烈的轮廓边缘等高频率段分离开来。再对分离出来的高频分量使用方向滤波器组进行方向滤波。与此同时，将分离出来的低频分量继续迭代进行轮廓波变换，形成迭代运算过程。如此，最终便可对一幅图像进行多尺 基于自适应多尺度滤波的彩色编码血管成像轮廓波变换的多尺度分析，是利用拉普拉斯滤波器组的多尺度滤波特性来完成。首先对原图像进行低通滤波和下采样处理，得到一幅原图像的尺度较大的平滑图像。为了得到这幅平滑图像的带通图像，需要对其进行插值和滤波等处理。将得到的带通图像与原图像相减，得到的两幅图像的差将作为再一级拉普拉斯滤波的目标图像，进行滤波。如此便得到一幅新的带通图像，再对此带通图像重复上述步骤，继续进行分解，如此迭所示。 第三章轮廓波变换在图像降噪中的应用轮廓波变换在图像降噪巾的应用 基于自适应多尺度滤波的彩色编码血管成像第五章算法的实验中所用到的枷瘢齝变换降噪后的图像如组图降噪图像 第三章轮廓波变换在图像降噪中的应用 在图像处理过程中，滤波器主要用于在抑制图像中的高频信息的同时保留低频信息，或者抑制低频信息而保留高频信息。抑制高频信息可以对输入图像进行平滑处理，抑制低频信息则可以对输入图像进行增强或者边缘检测。 基于自适应多尺度滤波的彩色编码血管成像瑈瑃，图恢志德瞬鞯木砘送离散拉普拉斯卷积核的一种形式是中值滤波器，中值滤波器返回所有输入值的中间值。 ，图用作卷积运算示例的小图像和卷积核所以，在本例中，输出图像的右下角的像素值由下式给出：如果图像尺寸是罭，卷积核尺寸是羘，那么输出图像的尺寸则为 基于自适应多尺度滤波的彩色编码血管成像然而，为了计算输出图像下边缘和右边缘，需要将卷积核在图像之外扩展的部分像素值经典空间滤波器高斯函数一维表达式【荆街蟹讲钗猟： 上面两个函数的图像如组图示意图：二维高斯函数具有旋转不变性，即在图像中的任意一点处，高斯滤波器对其任意方向上的并与该点距离相同的相邻像素赋予同等重要的权值。由于在医学图像中，血管结构的方向并不是单一整齐的方向，血管轮廓变化的方向通常是不确定的。因此，滤波处理时需要平等地考虑血管边缘像素点周围的每一个相邻像素点对血管走向的影响。在提取血管的场合，高斯核函数的旋转不变性确保了滤波效果。在进行空间域滤波时，与卷积中心距离相等的所有相邻元素被赋予同一权值，这一 基于自适应多尺度滤波的彩色编码血管成像离散高斯函数可以表示如下：琷啤苂，猭，歹一琷啤芿高斯平滑算子 基于自适应多尺度滤波的彩色编码血管成像偏微分与高斯函数结合的边缘检测用于求二阶偏微分的二维高斯函数表达式如所示：一生 第五章基于自适应多尺度滤波的血管增强由于医学图像中血管结构错综复杂，对血管结构进行有效的增强在医学图像处理 基于自适应多尺度滤波的彩色编码血管成像二阶偏导数分别做卷积，可以得到图像的卣。如公式所示。的某个尺度因子与管状物体的尺度大小最为相似时，滤波器获得最大程度的响应。通过对于各个不同尺寸的血管，滤波器的多尺度特性使其对于不同尺寸的血管有各自相 对应的堆大响应”。只有与尺度因子的数值差别最小时，滤波器才对该尺寸的血管产生晟大响应。通过对图像中每一个像素点使用此滤波器滤波，将不同尺寸的尺度因子值迭 基于自适应多尺度滤波的彩色编码血管成像其次，由于血管图像中既包含直径大的血管，也包含直径小的血管，有效的尺度因子对两者的衡量标准不应该完全相同，而是将尺度与血管尺寸相适应。我们希望对大血管处理时，滤波器的滤网能够适当加宽，使对大血管的处理更加高效。在对小尺寸的血管进行处理时，滤波器的滤网能够适当紧密，使对小血管的识别更加精准。如果将高斯核函数的尺度参数通过适当地处理和加工，用在所构造的滤波器结构中，那么就可以达到上述目的。公式中的滤波器尺度参数在每一次迭代的过程中，与图像内容并不相关，只取几个固定的值。在公式中将其进行自适应，使得尺度参数与内所示。埘饿【尸一】 声的第三部分仍然有改进的空间。内容的特征为基础的自适应尺度高斯平滑算子对图像降噪。由高斯函数的性质可知，对图像进行高斯滤波之后的平滑程度，主要取决于高斯 基于自适应多尺度滤波的彩色编码血管成像像素点与其邻域的均值之差由公式定义 第五章基于自适应多尺度滤波的血管增强图原降噪算法双核图原图像图自适应多尺度滤波增强后的图像本章小结 第六章彩色编码血管成像彩色编码成像发展历程自从年谰萑颂宀煌橹訶射线的吸收能力不同的原理，引入来说，是十分必要的。考虑到依据反射现象而进入眼睛的光的波长，人们能够分辨出不同的物体。尽管单凭使用亮度因素足以分辨不同的物体，但是当亮度因素变化微小或者不存在时，不同的颜色信息往往可以提供给观察者另一个有效的分辨物体的途径。颜色的显示可以强化我们对于由黑白单色调的计算机断层成像、核磁共振成像和数字减影血管造影等医学图像中得到的医学信息的知觉。这是因为人类的眼睛可以分辨出十分宽广的颜色序列。即使是所观察物体的信号强度仅仅产生了十分微小的变化，人类的裸眼也可以十分轻松地对这种变化产生反应，并加以区别。 基于自适应多尺度滤波的彩色编码血管成像显增大。当显影剂流经待检查的血管部位时，对其进行连续拍摄，借助于计算机辅助医使临床医生能够掌握患者治疗前和治疗后的血液流动情况。但是，对于显影剂在血管中之中。使得转换后的单幅图像的相应位置处的各个像素点，由于在序列灰度减影图中包 瑚脚抛抛；吕图蛄兄械囊环枷裆夏车愕腡像素点的时间与亮度相关信息。图中横轴代表显影剂随血液流经待检查血管中的这该点亮度值随着显影剂浓度的改变而改变。其次，像素点亮度的最大强化值，是这项技术中另一个重要的参数。单像素点的最 基于自适应多尺度滤波的彩色编码血管成像字减影血管造影图像本身的特征来确定的，显影剂流进待检查血管部位时，浓度越大， 色和白色。饱和度是由锥形体的轴与锥形体外沿的距离来表示。本文所讨论的噬嗦胙9艹上瘢蔡腄彩色编码血管成像和动态点的达峰时间和该单像素点亮度的最大强化值。，“一“ 达峰时间邢的值，用于图像的彩色编码，以在一幅彩色图像中显示血液流动的状况。色信息能够表示血液流动情况。最后，将妥;坏絉空间中，就可以得到单 基于自适应多尺度滤波的彩色编码血管成像图帧图帧图帧 图， 基于自适应多尺度滤波的彩色编码血管成像 图将组图进行彩色编码诊疗信息，能够在单幅动态的彩色图像中，更加直观地展示。 基于自适应多尺度滤波的彩色编码血管成像形式呈现给临床医生。 直观地观察到，但是由于缺少血管结构，使得对血