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毕业设计开题报告1．结合毕业论文情况，根据所查阅的文献资料，撰写2000字左右的文献综述：文献综述一、课题研究背景、目的及意义X射线通常是物质在发生微观变化时，发射出的一种看不见的光。
它是一种波长很短的电磁波，波长大约从10微米～0.1微米. 自1895年X射线被著名的物理学家伦琴发现以来，经过一个多世纪的发展，对X射线的研究日趋完善，在军事、医疗卫生、科学及工农业各方面有着广泛的应用。
由于X 射线对材料具有一定的穿透能力及其在穿透材料的过程中不同物质和不同物体结构对射线衰减程度各不相同，最终在荧光屏或者胶片上形成灰度不同，具有一定对比度的图像，工业上利用此特点对零部件进行无损检测，使被测工件的缺陷通过图像显现出来，以判断工件内部的缺陷及完整性。
然而在射线无损检测系统中 ,产生的射线图像经常会受到量子和起伏噪声等因素的影响 ,造成图像信号弱、信噪比低、对比度差、清晰度低。
当根据射线图像对被检测构件进行分析和评价时 ,图像增强是一步很重要的前期处理工作 , 关系到是否能获得清晰的物体内部结构图像 ,直接影响到评判构件质量是否合格的结果[1]。
对射线图像进行增强的目的是提高图像对比度及分辨率，获得更好的被测工件的内部结构图像，为工件的质量把关。
近年来，随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理得到了飞跃的发展，己经成功的应用于几乎所有与成像有关的领域，并正发挥着相当重要的作用[2]。
它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果。
图像增强作为一大类图像处理技术，是相对于图像识别，图像理解的一种前期处理。
在图像信号的采集、输入等过程中由于器械灵敏度或是外界噪声等原因导致图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题称为“质量问题”[3]。
图像增强的主要目标是改善图像的质量，采用某种特殊的技术来突出毕业设计开题报告２．本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段（途径）：本课题要研究的是工业射线图像增强技术。
医学影像处理中的图像增强方法研究引言：医学影像处理在现代医学诊断和疾病治疗中扮演着重要的角色。
然而，医学影像的质量往往受到多种因素的限制，例如噪声、低对比度、模糊等。
因此，图像增强方法在医学影像处理中得到广泛应用，能够提高图像的可视化效果，并帮助医生更准确地进行诊断和治疗。
本文将重点介绍医学影像处理中常用的图像增强方法，并讨论它们的优劣以及适用场景。
一、直方图均衡化方法直方图均衡化是最常用的图像增强方法之一。
其基本原理是通过对图像灰度直方图进行变换，增加图像的对比度，并使得图像中各个灰度级别均匀分布。
直方图均衡化方法简单易实现，效果显著。
然而，在医学图像处理中，直方图均衡化方法常常会引入过多的噪声和伪影。
这是因为医学影像中包含了丰富的细节和微小结构，对于这些特征的处理需要更加细致和精确的方法。
二、滤波方法滤波方法是医学影像处理中常用的图像增强方法之一。
滤波技术通过对图像进行平滑或锐化处理，去除噪声和增强图像的细节。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波是一种简单的平滑方法，通过计算图像中像素的均值来更新像素值。
中值滤波则通过计算像素的中值来更新像素值，可以有效降低椒盐噪声的影响。
高斯滤波则通过滑动窗口计算像素的加权平均值，能够平衡平滑和边缘保留之间的权衡。
尽管滤波方法可以在一定程度上改善图像的质量，但对于医学影像处理来说，滤波方法有时会降低图像的细节和边缘信息，从而影响医生对病灶的诊断。
三、多尺度方法随着计算机技术的进步，多尺度方法在医学影像处理中得到了广泛的应用。
多尺度方法通过对图像进行分解和重构，提取不同尺度的特征信息，并进行增强。
例如，小波变换是一种常用的多尺度方法，通过对图像进行分解和重构，可以提取不同频率的信息，从而增强图像的细节和边缘。
小波变换具有良好的尺度特性和局部性质，能够有效地处理医学图像中的噪声和模糊。
此外，小波变换还可以结合其他图像增强方法，如直方图均衡化和滤波方法，进一步改善医学图像的质量。
医学影像中的图像增强技术研究医学影像技术是现代医疗领域的重要组成部分，在医学诊断和治疗过程中起着至关重要的作用。
其中，图像增强技术是医学影像技术中的一种重要手段，通过对医学图像进行增强和改进，提高了图像的分辨率、对比度和清晰度等方面的性能，从而更好地帮助医生进行诊断和治疗。
一、医学影像中的图像增强技术概述图像增强技术是一种将原始医学图像通过特定的算法进行重构和改进的技术手段。
其目的是在不改变原始图像的基本信息的情况下，提高图像的可视性和诊断的准确性，将潜在的病灶和其他医学信息更加清晰地呈现出来。
目前，医学影像中广泛使用的一些图像增强技术主要包括以下几种。
1、空间域增强技术空间域增强技术是一种以像素为基本处理对象的图像增强技术。
其主要目的是通过对每个像素的数值进行变换和调整，在整个图像上实现图像的增强和改进。
其中，典型的空间域增强技术包括：直方图均衡化、梯度算子、拉普拉斯变换和锐化滤波等。
2、频域增强技术频域增强技术是一种通过对图像的傅里叶变换和后续的处理，实现图像增强和改进的技术手段。
其主要目的是通过将图像从时域转换到频域上，通过滤波和其他信号处理技术，对图像进行滤波和增强。
其中，典型的频域增强技术包括：带通和带阻滤波、傅里叶变换和反变换、小波变换和匹配滤波等。
3、增强分割技术增强分割技术是一种在医学图像中应用广泛的图像增强技术。
其主要目的是通过将图像分为不同的区域，在处理过程中对不同区域采取不同的增强策略，提高图像的可视性和准确性。
其中，典型的增强分割技术包括：边缘检测、种子点分割、聚类分析和区域生长等。
二、医学影像中图像增强技术的应用和研究随着医学影像技术的不断发展和进步，图像增强技术已成为现代医疗领域不可或缺的一部分。
其主要应用于医学影像的诊断、治疗和科学研究等方面。
以下是目前医学影像中图像增强技术的主要应用和研究方面。
1、临床诊断医学影像中的图像增强技术在临床诊断中起着关键作用。
其主要功能是通过增强图像的对比度和分辨率等，更好地显示病灶和其他医学信息，辅助医生进行诊断和治疗。
基于MSR 和融合理论的X 射线安检图像增强算法郑林涛, 董永生,史恒亮联系作者:郑林涛E-mail:*********************针对X射线安检图像噪声大、对比度低和边缘不清晰等问题，提出一种结合MSR(Multi-ScaleRetinex)算法和图像灰度最大值融合的双重能量 X 射线图像增强算法。
首先，应用MSR 算法对高能和低能X 射线图像进行处理得到初步增强结果，然后采用空域灰度值最大融合算法融合经过MSR算法初步增强后的高能和低能 X 射线图像从而得到最终增强 X 射线图像。
实验结果表明该算法能更有效地提高双重能量 X 射线图像的对比度，显著改善图像质量。
X 射线图像; 图像增强;多尺度 Retinex 算法; 图像融合中图分类号：TN911.73;TP391.41 文献标志码：AAn x-ray security inspection image enhancement algorithm based onMSR and fusion theoryZHENG Lintao DONG Yongsheng SHI Hengliang(Information Engineering College, Henan University of Science and Technology, Luoyang 471023, China) Abstract: Considering the characteristic of X-ray security inspection images such as much noise, lowimage contrast and blurred edges, a dual energy X-ray image enhancement algorithm is proposed. Thisalgorithm is based on MSR(Multi-Scale Retinex) and image grayscale the maximum value integration.First of all, the high energy and low energy X-ray images is transformed with MSR as the initial enhancedresult. Then the initial enhanced result is fused with spatial gray level value method and the fused result isthe final enhanced image. Experimental results show that the algorithm can more effectively improve dual-energy X-ray image contrast and significantly improve image quality.Key words: X-ray image; image enhancement; Multi-Scale Retinex; image fusion近年来世界范围内针对公共场所的恐怖袭击事件频发，公共安全成为世界各国关注的焦点。
图像增强技术研究一、本文概述图像增强技术是现代计算机视觉和图像处理领域中的一项关键技术，其目标是改善图像的质量，突出图像中的有用信息，增强图像的视觉效果，以便于后续的图像处理和分析。
随着科技的不断进步，图像增强技术在医学影像分析、安全监控、自动驾驶、遥感影像解析、消费电子产品等诸多领域均发挥着不可或缺的作用。
本文旨在全面研究和分析图像增强技术的最新进展，包括各种方法的原理、优缺点以及实际应用情况。
我们将首先介绍图像增强技术的基本概念和发展历程，然后详细讨论各类图像增强方法，如对比度增强、锐化、去噪、超分辨率等，并阐述这些方法的原理和实现方式。
我们还将探讨一些前沿的图像增强技术，如基于深度学习的图像增强方法，以及它们在各个领域的应用实例。
通过本文的阐述，我们期望能为读者提供一个全面、深入的图像增强技术知识体系，我们也希望本文能对图像增强技术的进一步发展提供一定的参考和启示。
二、图像增强技术分类图像增强技术是数字图像处理领域中的一个重要分支，旨在改善图像的视觉效果，提升图像信息的可辨识度，或者为后续的图像处理任务（如目标检测、识别等）提供更有利的数据基础。
根据不同的增强目的和应用场景，图像增强技术可以分为多个类别。
对比度增强：对比度增强主要用于提高图像的对比度，使得图像的细节部分更加清晰。
这类方法包括直方图均衡化、自适应直方图均衡化、对比度受限的自适应直方图均衡化等。
亮度增强：亮度增强主要用于调整图像的亮度水平，使得图像的整体亮度更加均匀或符合人眼视觉习惯。
常见的亮度增强方法包括线性变换、对数变换、幂律变换等。
锐化增强：锐化增强旨在突出图像的边缘和轮廓信息，使得图像的边缘更加清晰。
常用的锐化增强方法有拉普拉斯锐化、梯度锐化、Sobel算子、Prewitt算子等。
平滑滤波：平滑滤波主要用于减少图像中的噪声干扰，提高图像的平滑度。
常见的平滑滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
频域增强：频域增强是在图像的频率域上进行操作，通过对图像的频谱进行滤波处理，达到增强图像的目的。
X线医学图像增强的研究及Matlab实现作者：王玲来源：《电子技术与软件工程》2015年第16期摘要为了改善医学图像质量，提高医学图像的视觉质量，本文采用高频提升滤波与直方图规定化相结合的方法对X线医学图像进行了增强处理，并用Matlab实现了增强结果的仿真，仿真结果表明，经高频提升滤波与直方图规定化相结合的方法增强后的图像，其主观视觉效果明显改善，图像增强效果优于单独使用任何一种方法得到的结果。
【关键词】高频提升滤波直方图规定化图像增强 Matlab仿真1 引言国内外相关文献的研究表明利用图像处理工具改善医学图像质量是当今研究的热点。
高度清晰逼真的X线医学图像能帮助医生准确诊断和治疗，对于人体复杂的组织结构在X线医学图像成像时，受硬件条件限制和图像采集过程方式等因素的影响，往往获取的X线医学图像虽细节丰富，但对比度较差、边缘模糊、分辨率很低，加大了医生分辨病灶部位信息的难度，易造成误诊、漏诊。
医学图像增强的目的就是对医学图像进行加工，增强医学图像的清晰度，提高医学图像的质量，改善医学图像的视觉效果，为医务工作者的正确诊断提供有力的保障和支持。
本文针对X线医学图像细节较多的特点，提出了高频提升滤波和直方图规定化结合的图像增强方法，利用Matlab提供的图像处理函数，实现了图像增强方法的仿真。
2 高频提升滤波频域空间的增强可以通过滤波器来实现，图像的高频成分包含了图像的边缘信息和灰度跳跃区，可以通过高频滤波器阻断低频，保持高频相对不变来突出图像的细节和边缘信息，低频成分包含了灰度变化缓慢的区域，可以通过低通滤波器对图像进行平滑抑噪。
本文在高通滤波器基础上设计高频提升滤波器。
高频提升滤波是将滤波器过滤后的结果加回到原图像中去的一种图像增强方法。
对于一个二维图像f（x，y），用fhp （x，y）表示高通滤波后的图像，flp （x，y）表示低通滤波后的图像，则有：fhp （x，y）=f（x，y）-flp （x，y）（1）对于高频提升滤波后的图像fhb （x，y）为：fhb （x，y）=Af（x，y）-flp （x，y）=（A-1） f（x，y）+ f（x，y）-flp （x，y）=（A-1） f（x，y）+fhp （x，y）（2）这里A≥1，从式（8）可以看出这是一个基于高通滤波的图像，当A=1时即为常规的高通滤波。
目录摘要 (III)ABSTRACT (V)第一章绪论................................................................. - 1 - 1.1研究背景 . (1)1.2国外发展和现状 (1)1.3图像处理的方法 (4)1.4图像处理的应用 (6)1.5本论文所做的工作 (8)第二章数字化 X 射线检测系统的基础理论...................................... - 9 - 2.1X射线检测系统的基本原理. (9)2.2X射线检测成像装置简介 (10)2.3评价X射线图像质量的标准 (14)第三章 X射线底片数字图像的降噪处理...................................... - 17 - 3.1噪声来源分析 .. (17)3.1.1电子噪声......................................................... - 17 -3.1.2光电子噪声....................................................... - 17 -3.1.3胶片颗粒噪声..................................................... - 18 - 3.2噪声模型的确定 (19)3.3空间域滤波方法 (20)3.3.1均值滤波......................................................... - 20 -3.3.2中值滤波算法..................................................... - 22 - 3.4本章小结 (23)第四章 X射线底片数字图像的增强处理...................................... - 25 - 4.1灰度变换 (25)4.2伪彩色编码 (26)4.3直方图修正法 (27)4.4图像锐化 (29)4.5图像边缘增强 (33)4.5.1图象边缘检测的基本步骤........................................... - 33 -4.5.2边缘算子应满足的准则............................................. - 33 -4.5.3经典边缘提取方法................................................. - 35 -4.5.4各种算法的对比分析............................................... - 39 - 第五章图像增强的编程实现.................................................. - 41 - 5.1图像降噪处理 .. (41)5.1.1平滑滤波......................................................... - 41 -5.1.2中值滤波......................................................... - 42 - 5.2图像增强处理 .. (42)5.2.1图像的直方图..................................................... - 42 -5.2.2直方图均衡....................................................... - 43 -5.2.3灰度变换......................................................... - 44 -5.2.4图像锐化......................................................... - 45 -5.2.5伪彩色增强....................................................... - 45 - 5.3边缘增强 (46)5.4图象分割 (47)第六章总结................................................................ - 49 -参考文献................................................................. - 51 -致........................................................................ - 53 -附录...................................................................... - 55 -射线图像增强方法研究摘要当今社会中，X 射线检测在安检、医学、工业探伤等方面发挥着不可或缺的作用，已成为推动国民经济发展的一支重要力量。
X射线图像中目标增强与检测方法的研究一、研究背景与意义二、相关研究综述三、目标增强方法研究四、目标检测方法研究五、X射线图像目标增强与检测综合算法研究六、实验设计与结果分析七、总结与展望一、研究背景与意义计算机辅助诊断已经成为影像学领域的重要分支，而X射线影像诊断占据了医学影像学应用的重要地位。
相比于常规影像学，X射线影像检测具有较高的成本效益和较低的剂量暴露，因此X射线影像检测技术被广泛用于医学影像学领域。
X射线图像中的目标增强与检测方法是医学图像处理中的一个研究热点，并且在实际应用中具有重要的意义。
由于X射线图像的特殊性质，图像的信噪比较低、对比度较弱，因此需要针对X射线图像特点进行目标增强和检测的研究，以提高其在医学放射学中的识别率和准确性。
因此，本研究主要关注X射线图像中目标增强与检测方法的研究，旨在提高其在临床诊断中的应用率和准确性。
二、相关研究综述针对X射线图像目标增强和检测问题，研究者们提出了许多方法。
基于影像处理技术的目标增强有平滑滤波、中值滤波、小波变换等，而基于机器学习技术的目标检测有支持向量机、神经网络、随机森林等。
平滑滤波是一种图像增强方法，主要用于去除噪声以提高图像质量。
中值滤波是一种非线性滤波，可以有效地去除图像中的点噪声和线性噪声。
小波变换是一种基于多尺度表示的图像处理技术，可以将信号分解成不同的频率子带，以实现图像的分析和处理。
支持向量机是一种常见的机器学习方法，可以应用于分类和回归问题。
神经网络是一种基于人工神经元网络的人工智能技术，可以应用于分类、回归和聚类等问题。
随机森林是一种分类算法，通过构建多个决策树并取其平均值来进行预测。
三、目标增强方法研究X射线图像的目标增强是指将图像中的目标区域增强以提高图像质量和对比度。
对于X射线图像噪声的特点，平滑滤波和中值滤波是两种经典的图像增强方法。
本文将采用小波变换作为目标增强的主要方法进行研究，因为小波变换可以有效地去除图像中的高频噪声。
医学影像处理中的图像增强技术研究探讨医学影像在现代医疗诊断中扮演着至关重要的角色，它能够帮助医生直观地观察人体内部的结构和病变情况。
然而，由于各种因素的影响，原始的医学影像可能存在清晰度不高、对比度不足等问题，这就需要运用图像增强技术来改善影像质量，以便更准确地进行诊断和治疗。
图像增强技术的目的是通过一系列的处理方法，突出影像中的有用信息，抑制无用信息，从而提高图像的可读性和可理解性。
在医学影像处理中，常用的图像增强技术包括灰度变换、直方图均衡化、空间滤波、频率滤波等。
灰度变换是一种简单而有效的图像增强方法。
它通过改变图像中像素的灰度值来调整图像的对比度。
例如，线性灰度变换可以将灰度范围拉伸或压缩，从而增强图像的对比度。
而非线性灰度变换，如对数变换和指数变换，则可以根据图像的特点对不同灰度区域进行有针对性的调整，使得原本较暗或较亮的区域能够更清晰地显示出来。
直方图均衡化是另一种常见的图像增强技术。
它通过重新分布图像的灰度值，使得直方图更加均匀，从而增强图像的对比度。
直方图均衡化的优点是计算简单，效果明显，但有时可能会导致图像的细节丢失。
为了克服这一缺点，人们提出了局部直方图均衡化方法，它只对图像的局部区域进行直方图均衡化处理，从而更好地保留图像的细节。
空间滤波是基于像素及其邻域的运算。
常见的空间滤波器有平滑滤波器和锐化滤波器。
平滑滤波器可以去除图像中的噪声，使图像变得更加平滑。
均值滤波器和中值滤波器是两种常用的平滑滤波器。
均值滤波器通过计算邻域像素的平均值来替代中心像素的值，从而减少噪声的影响。
中值滤波器则是将邻域像素的值进行排序，取中间值作为中心像素的值，对于去除椒盐噪声等效果显著。
锐化滤波器则用于增强图像的边缘和细节，常用的有拉普拉斯算子和索贝尔算子。
频率滤波是基于傅里叶变换的图像增强方法。
通过将图像从空间域转换到频率域，对不同频率成分进行处理，然后再转换回空间域，实现图像增强的目的。
低通滤波器可以去除高频噪声，使图像变得更加平滑；高通滤波器则可以增强图像的边缘和细节。
医学图像处理中的图像增强算法研究第一章引言随着医学成像技术的快速发展，大量医学图像被产生和储存。
在医学诊断和治疗中，医学图像处理技术是非常重要和必需的一环。
图像增强算法是医学图像处理的一种重要技术，它可以帮助医生快速准确地进行诊断。
本文将从医学图像增强算法的概念入手，深入分析各类算法的优劣，最终得出医学图像增强算法的研究结论。
第二章医学图像增强方法2.1 空域图像增强方法空域图像增强方法是将图像的空间域像素值进行剖析，以得出新的像素值。
对比度拉伸、直方图均衡化、局部处理、中值滤波等都是常用的空域图像增强方法。
2.1.1 对比度拉伸对比度拉伸是一种简单的处理方法，在灰度级变换中，对原图像灰度级的比例和范围都进行了变化，从而扩大了图像的对比度，使得图像看起来更加清晰。
2.1.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的空域图像增强方法。
该方法的基本思路是在不改变图像灰度级分布的前提下，通过增加局部对比度，从而提高图像的整体对比度。
直方图均衡化可以使用全局处理或局部处理方式，其中局部均衡可以更好地保留图像的细节。
2.1.3 局部处理局部处理是指在图像的每个像素或者每个像素集合上使用某种增强算法，这可以保证输出图像的细节信息丰富。
局部增强可以使用高斯滤波、双边滤波、维纳滤波、算术均值滤波和中值滤波等方法。
2.1.4 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它被广泛用于图像处理中的非常实际的应用中，如图像去噪和边缘检测等。
该方法通过将每个像素的值替换为与当前像素周围区域中值相同的灰度值，从而有效地消除或减小由于噪声导致的图像模糊。
2.2 频域图像增强方法频域图像增强方法是将图像转换到频域进行处理，再将其转换回空域，以得出新的像素值。
傅里叶变换和小波变换是两种常见的频域图像增强方法。
2.2.1 傅里叶变换傅里叶变换是一种将周期函数或非周期函数分解成正弦和余弦函数的方法。
在图像处理中，傅里叶变换常用于图像滤波和增强。
图像增强技术在X射线医学影像中的应用探究发表时间：2016-10-24T16:07:22.150Z 来源：《健康世界》2016年第18期作者：孔祥芝[导读] 针对此种情况，本文试图研究一种新的算法以实现图像增强，以降低噪声，提高灰度分布均匀性，提高临床医学诊断的准确性。
黑龙江省鹤岗市绥滨县绥东镇卫生院 156204摘要：目的：探讨图像增强技术在X射线医学影像中的实际应用情况。
方法：本文应用多种互补的图像增强方式，对X射线影像进行锐化处理，并将其算法结果与传统图像增强算法结果进行比较分析，此种算法能够有效增强X射线影像效果，图像细节更清晰，与传统算法相比具有一定应用优势。
结果与结论：图像增强技术在X射线医学影像中具有良好的应用价值，有效提高了图像质量和清晰度，从而提高临床医学诊断的准确性。
关键词：图像增强技术；X射线；医学影像；锐化处理；应用X射线影像是临床医学诊断中的重要依据，一旦X射线影像存在轻微模糊或灰度分布不均匀，极易造成临床诊断偏差，甚至出现漏诊或误诊的情况严重威胁着患者的生命健康。
针对此种情况，本文试图研究一种新的算法以实现图像增强，以降低噪声，提高灰度分布均匀性，提高临床医学诊断的准确性。
1 图像增强简介所谓图像增强，就是指通过强调图像中边缘、轮廓或对比度等部分特征，以便于医学人员对图像进行准确的观察和分析。
在X射线医学影像中，常用的图像增强技术主要有两种，一是空域增强，是直接在空间域上改变像素灰度值，以实现图像增强，主要有灰度变换和直方图变换两种类型。
二是频域增强，就是对图像实行傅立叶转换，在频域范围内对图像进行滤波处理，并加以逆变换，进而实现图像增强。
在X射线医学影像中单独使用某一种方式并不能够取得理想的图像增强效果，往往需要多种图像增强方式的协调配合，以切实提高X射线医学影像的清晰度及灰度分布均匀性。
2 算法思想就X射线医学影像的实际情况来看，其灰度动态范围较窄，且噪声较高，实际图像增强的难度较大，为促进此类问题的有效解决，本文以拉普拉斯法突出图像细节，以梯度法突出图像边缘，以平滑后的梯度图像进行掩盖，对图像进行锐化处理，扩大灰度动态范围，从而实现图像增强。
