太原理工大学硕士研究生学位论文
目录
第一章绪论 (10)
1.1 课题的研究背景和意义 (10)
1.2 国内外研究现状 (3)
1.2.1 图像去噪 (3)
1.2.2 图像增强 (5)
1.3 本文主要研究内容 (7)
1.4 本文结构 (8)
1.5 小结 (9)
第二章图像去噪和增强相关理论与方法 (10)
2.1 数字图像 (10)
2.1.1 数字图像的定义 (10)
2.1.2 像素点之间的关系 (10)
2.2 图像噪声 (11)
2.3 图像质量的评价标准 (12)
2.3.1 主观评价 (13)
2.3.2 客观评价 (13)
2.4 图像去噪相关方法 (15)
2.4.1灰色理论去噪 (15)
2.4.2轮廓波去噪 (16)
2.5 图像增强相关方法 (16)
2.5.1 灰度直方图均衡化 (17)
2.5.2 灰度变换 (18)
2.6 小结 (22)
第三章图像去噪算法的设计实现 (23)
VIII
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3.1中值滤波 (23)
3.2均值滤波 (23)
3.3 灰色关联分析 (24)
3.4 GM预测模型 (25)
3.5 图像去噪算法实现 (25)
3.5.1 噪声点检测 (26)
3.5.2 噪声点处理 (28)
3.6 实验结果及分析 (30)
3.6.1 实验数据集 (30)
3.6.2 实验结果 (30)
3.6.3 实验参数的讨论 (32)
3.7 小结 (33)
第四章图像增强算法的设计实现 (34)
4.1 小波变换 (35)
4.2 Laplacian金字塔分解 (37)
4.3图像重构 (39)
4.4 实验结果及分析 (40)
4.4.1 实验环境 (40)
4.4.2 实验数据集 (40)
4.4.3 实验结果与分析 (40)
4.5 小结 (44)
第五章总结和展望 (45)
5.1总结 (45)
5.2展望 (46)
参考文献 (47)
致谢 (50)
研究生期间发表的论文 (51)
IX
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第一章绪论
医学CT图像处理在医学中应用广泛，作为一个新兴的研究领域，受到越来越多的学者的重视。本篇论文主要研究医学CT图像处理的重要分支，医学CT图像去噪和医学CT图像增强。本章由以下三个方面组成：课题的研究背景和意义、国内外的研究现状和整篇文章的内容安排。
1.1 课题的研究背景和意义
目前，现代社会是信息社会，已进入信息时代的高速发展。在日常接触的信息中，视觉信息占有80%以上。视觉信息主要是指通过人类的眼睛得到的信息，而我们眼睛看到的信息就是图像信息，所以图像信息在生活中占据很重要的位置。
图像在人类在感知自然界各种事物时有着十分重要的作用，在人们通过感觉器官获得的各种信息中，图像信息占据绝大部分。在自然界中，在空间和幅度上，所有事物的图像数据都是连续的模拟量。对于这些模拟量，计算机是不识别的，我们需要先将这些图像数据的模拟量进行数字化处理，这样就能够使图像的模拟量转变为计算机能够识别、处理的图像数据。在20世纪，数字图像处理技术在人们的生活中占据着重要的地位，给人们的生活带来了十分重大的影响。目前，在数学、计算机、生物医学等学科中，数字图像处理技术变成了重点研究和学习的方面，并且在农业、工业和军事等领域中被广泛的应用，给人类带来了长足的科技进步和巨大的经济效益。
在1895年，德国著名的物理学家伦琴发现了X射线[1]（X-ray，也被称为伦琴射线），掀起了医学界技术革命，第一次将医学影像技术应用到疾病诊断中。目前，X-ray仍然被广泛的应用物临床医学邻域，可以用来辅助很多疾病的诊断。随着计算技术的发展，在医学领域中，医学图像的成像设备和成像技术也有了很大的发展。在二十世纪70年代，计算机断层扫描技术横空出世，它的问世是医学影像技术的又一次革命，也将医学图像处理技术推送称为图像处理邻域的前沿和热点。当前，主要的医学成像设备有X光
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