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小波变换是近10多年来发展起来的一门新兴学科,是一种信号的时间—尺度分析方法,它具有多分辨率的特点,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。由于其在信号处理领域表现出的优异性能,目前其在图像处理、信号滤波、时频分析、多尺度分析等方面得到了广泛的应用。在生物医学领域,其主要应用于信号检测、特征提取、图像处理、信号压缩等方面。 医学图像包含了大量的病理信息,对临床的诊断和治疗具有非常重要的意义。医学图像的计算机处理一直是国内外学者的研究热点。因此,探求新的更加精确的快速的计算机自动处理和诊断是非常有意义的。 医学图像处理的任务主要有图像的预处理,如分解、消噪、增强、压缩、特征提取、图像配准与融合和三维重建等。本文研究的主要内容就是探求图像的预处理的新方法,期望为下一步的更为复杂的处理如三维重建,打下基础,为临床诊断和治疗提供一个新的科学手段。医学图像处理可以归类于数字图像处理的范畴,因此可以应用数字图像处理的常规方法来对之进行处理,但是医学图像又具有自己的特点,常规的方法往往达不到理想的处理结果。因此,本文引入了新的小波分析的方法对主动脉夹层CT图像进行处理。 本论文在选择适当的小波基的情况下,运用小波变换的理论对主动脉夹层CT图像进行了多尺度分解;利用软阈值处理方法对该CT图像成功进行了消噪处理;通过改变小波域中某些系数的大小对该CT图像成功进行了增强处理;利用MATLAB软件中的wdencmp函数对该CT图像成功进行了压缩;利用模极大值和边缘点之间的关系,结合改进的多孔算法进行图像的边缘提取,并对提取的初始边缘做边缘的跟踪补偿,最终得到较为理想的边缘图像。另外,本论文还用小波变换对图像的边缘失真进行了处理,对称延拓模式相对处理较好。