论文部分内容阅读
医学图像三维重建方法是医学影像处理系统中的重要组成部分,也是医学图像可视化技术的重点研究问题。本文在深入研究医学CT图像的特点及顺序形态学理论的基础上,主要对基于顺序形态学理论的医学CT图像三维重建方法进行深入研究。针对医学CT图像三维重建方法的图像滤波、边缘检测、分割和三维重建算法等核心内容和关键技术进行研究,主要研究内容如下:(1)医学CT图像滤波平滑算法的研究。在分析顺序形态变换滤波特性的基础上,提出了基于多尺度多结构顺序形态变换的医学CT图像平滑滤波算法,该算法不仅能较好地保持图像的边缘和细节,而且增强了恢复图像的对比度。(2)医学CT图像边缘检测算法的研究。在顺序形态学理论的基础上构建了多尺度多结构元素边缘检测算子,该算子具有提取准确和边缘清晰的特点,而且能够滤除噪声。对于大尺寸图像,顺序形态变换运算速度较慢,因此本文研究了一种快速的基于顺序形态学的医学CT图像边缘检测算法,此算法获得的边缘准确、清晰,而且运算速度大大提高,为图像快速处理奠定了基础。(3)医学CT图像分割算法的研究。通过对顺序形态梯度特性的研究,提出了基于顺序形态梯度的改进的区域增长分割算法和基于顺序形态梯度重构的分水岭分割算法。改进的区域增长算法能够准确分割CT图像中的感兴趣区域,而基于顺序形态梯度重构的分水岭分割算法解决了传统分水岭分割算法的过分割问题。(4)医学CT图像三维插值算法的研究。本文提出了基于顺序形态学的医学CT图像三维插值算法,该算法减小了插值切片间的误差,具有边界清晰、准确和结构清楚的优点,为后续的医学CT图像三维重建奠定了良好的基础。(5)医学CT图像三维重建算法的研究。在基于分割的MC面绘制三维重建算法的基础上,将改进的区域增长分割算法与其相结合,提高了医学CT图像三维重建的精度和运算速度。本文对医学CT图像三维重建的基础内容进行了深入的研究,为医学图像三维重建系统的开发奠定了理论基础,在疾病的诊断和治疗方面具有重要的理论意义和实际应用价值。