医学图像重建算法

一、断层成像的基本原理 1.1 断层成像

这样我们用数学方法解决了一个断层成像问题。 一般来说，断层成像都是用数学计算的手段解决的。怪不得有CT (Computed Tomography 计算机断层成像，直译为： 计算出的断层成像) 这个词。通常为说话简捷起见，“计算出的” 这几个字就略去不说了。矩阵每一行的和，每一列的和的概念可以推广为一个图像的射线和，线积分，和投影数据。

从物体的投影数据来得到物体的内部断层成像的过程就称之为图像重建。

1.2 投影

? 为了体会出投影 (也就是射线和，线积分) 的概念，我们在这里给出几个例子。 ? 第一个例子： 所考虑的物体是二维x-y平面中的一个均匀圆盘。圆盘的圆心在坐标原点。圆盘的线密度函数是个常数ρ (图1.4)。 ? 物体的投影值(即线积分值) 就是弦长 t 乘以线密度ρ。 ? 其数学表达式为： ? 在这个特例中，投影值 p(s) 对于所有的角度 θ 来说都是一样的。这个角度θ 是探测器相对于物体的旋转角度。 图 1.4 跨圆盘的线积分等于弦长乘以线密度 图 1.5 物体的投影在不同的探测角度是不同的

图 1.7 投影值实际上是像素值的加权和。权函数是 “线” 在像素内的线段长

ETC图像算法

２５７２

２０１０，３１（１１）

计算机工程与设计ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄ

Ｄｅｓｉｇｎ

开发与应用

ＥＣＴ图像重建算法的ＦＰＧＡ实现

李岩１，

郝建青１，

孙永钢２，

冯

莉１，张礼勇３

（１．哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院，黑龙江哈尔滨１５００８０；２．黑龙江省烟草工业有限公司，

黑龙江哈尔滨１５０００１；３．哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院，黑龙江哈尔滨１５００８０）

摘要：支持向量机（ｓｖＭ）在解决小样本，非线性及高维模式识别问题等方面有许多优势，但在处理大规模数据集时训练速度缓慢。针对以上问题提出了ＳＶＭ学习算法硬件化的设计，它可以在保证向量机学习速度的同时，提高支持向量机的硬件资源利用效率。ＥＣＴ图像重建实验结果表明，在不影响分类精度的情况下，硬件实现有效减少了运行时间，在一些实时性要求较高的场合该方法的优点将尤为明显。

关键词：支持向量机：电容层析成像；图像重建；硬件化；现场可编程门阵列中图法分类号：ＴＰ３９１．４１

文献标识码：Ａ

文章编号：１０００．７０２４（２０１０）１１．２５７２．０５

ＦＰＧＡｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＥＣＴｉｍａｇｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ

ＬＩＹａｎｌ，ＨＡＯＪ

图像处理讲义

多尺度塔型医学图像增强算法

李名庆，高新波，许晶

（西安电子科技大学电子工程学院，西安 710071）

摘 要： 在基于影像的医学诊断中，为了从图像中挖掘出尽可能多的决策信息，首先需要研究高效的图像增强算法。在分析人眼视觉特性和比较诸多图像增强方法的基础上，本文选择并改进了一种多尺度塔型图像增强快速算法。以CR和DR临床图像增强为例，实验结果证明了该方法可以较好的满足人眼视觉主观要求，增强效果优于传统单一尺度方法。与小波多尺度图像增强相比，效果相当，但运算时间大为降低，具有良好的实际应用价值。 关键词： 图像增强；多尺度塔型结构；医学诊断；小波分析

A Multiscale Pyramid Image Enhancement Algorithm and

its Application in Medical Image Processing

LI Ming-qing, GAO Xin-bo, XU Jing

（School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an,710071）

Abstract: In the image-based medical diagnosis, it r

2011 年 第20卷 第 4 期 f5c099234a7302768e993960 计 算 机 系 统 应 用

Research and Development 研究开发127

VTK 医学图像三维重建应用及实现①

洪 涛1，潘志方1,2，林立本2，杨丽丽3，沈琴琴1

1(温州医学院 信息与工程学院，温州 325035)

2

(温州医学院 检验医学院与生命医学院，温州 325035) 3

(温州医学院 第一临床医学院，温州 325035)

摘 要：VTK 是开放源码的自由软件系统，可应用于图像处理、计算机图形学和科学计算可视化，在国内外被广泛用于各行各业。介绍了VTK 的基本组成、系统架构、可视化流程。并且将VTK 应用于医学图像可视化，使用面绘制的移动立方体法和体绘制的光线投影法，在Microsoft Visual Studio 2005下使用C++语言分别实现了医学图像三维重建，并给出了系统实例。实践证明，使用VTK 开发医学图像三维重建系统，重建效果好，开发时间少，代码重用率高。

关键词：VTK ；三维重建；动立方体法；光线投影法；医学可视化

Application

一、 图像放大算法

图像放大有许多算法，其关键在于对未知像素使用何种插值方式。以下我们将具体分析几种常见的算法，然后从放大后的图像是否存在色彩失真，图像的细节是否得到较好的保存，放大过程所需时间是否分配合理等多方面来比较它们的优劣。

当把一个小图像放大的时候，比如放大400%，我们可以首先依据原来的相邻4个像素点的色彩值，按照放大倍数找到新的ABCD像素点的位置并进行对应的填充，但是它们之间存在的大量的像素点，比如p点的色彩值却是不可知的，需要进行估算。

图1-原始图像的相邻4个像素点分布图

图2-图像放大4倍后已知像素分布图

1、最临近点插值算法(Nearest Neighbor)

最邻近点插值算法是最简单也是速度最快的一种算法，其做法是將放大后未知的像素点P，將其位置换算到原始影像上，与原始的邻近的4周像素点A,B,C,D做比较，令P点的像素值等于最靠近的邻近点像素值即可。如上图中的P点，由于最接近D点，所以就直接取P=D。

这种方法会带来明显的失真。在A,B中点处的像素值会突然出现一个跳跃，这就是出现马赛克和锯齿等明显走样的原因。最临近插值法唯一的优点就是速度快。

2、双线性插值算法(Bilinear Interpol

一、 图像放大算法

图像放大有许多算法，其关键在于对未知像素使用何种插值方式。以下我们将具体分析几种常见的算法，然后从放大后的图像是否存在色彩失真，图像的细节是否得到较好的保存，放大过程所需时间是否分配合理等多方面来比较它们的优劣。

当把一个小图像放大的时候，比如放大400%，我们可以首先依据原来的相邻4个像素点的色彩值，按照放大倍数找到新的ABCD像素点的位置并进行对应的填充，但是它们之间存在的大量的像素点，比如p点的色彩值却是不可知的，需要进行估算。

图1-原始图像的相邻4个像素点分布图

图2-图像放大4倍后已知像素分布图

1、最临近点插值算法(Nearest Neighbor)

最邻近点插值算法是最简单也是速度最快的一种算法，其做法是將放大后未知的像素点P，將其位置换算到原始影像上，与原始的邻近的4周像素点A,B,C,D做比较，令P点的像素值等于最靠近的邻近点像素值即可。如上图中的P点，由于最接近D点，所以就直接取P=D。

这种方法会带来明显的失真。在A,B中点处的像素值会突然出现一个跳跃，这就是出现马赛克和锯齿等明显走样的原因。最临近插值法唯一的优点就是速度快。

2、双线性插值算法(Bilinear Interpol

一种图像相似度匹配的算法,

1、图片大小规格化

为了比较两个图像，应该使其大小完全一致，这里可以设置为两个图片中较大的那个大小，长宽。

function Resize(const Source: TBitmap; var Dest: TBitmap): Boolean;

begin

if not Assigned(Dest) then

Dest := TBitmap.Create;

Dest.pixelformat := pf24bit;

Dest.Width := BMPWIDTH;

Dest.Height := BMPHEIGHT;

Dest.Canvas.CopyRect(Rect(0, 0, Dest.Width - 1, Dest.Height - 1), Source.Canvas, Rect(0, 0, Source.Width - 1, Source.Height - 1));

end;

2、图像灰度化

图像灰度化的方法有多种，这里介绍两种。一种是绝对平均值，一种是加权平均值。其实质就是将RGB三原色的色值相加，平均后赋予新值。不同的只是RGB三原色的权重不同。

绝对平均值

function Gray1(const Source: TBitmap): Bo

学科导论结业论文

所属学院：信息工程学院

专业班级：生物医学工程111班

姓名:彭延林

学号：6103411034

1

医学图像处理概论

生物医学工程111班 彭延林

医学图像处理是一门综合了数学、计算机科学、医学影像学等多个学科的交叉科学，是利用数学的方法和计算机这一现代化的信息处理工具，对由不同的医学影像设备产生的图像按照实际需要进行处理和加工的技术。医学图像处理的对象主要是X射线图像，CT(Computerized Tomography)图像，MRI(Magnetic Resonance Imaging)图像，超声(Ultrasonic)图像，PET(Positron emission tomography)图像和SPECT(Single Photon Emission Computed Tomography)图像等。医学图像处理的基本过程大体由以下几个步骤构成：首先，要了解待处理的对象及其特点，并按照实际需要利用数学的方法针对特定的处理对象，设计出一套切实可行的算法；其次，利用某种编程语言（C语言，Matlab或其他计算机语言）将设计好的算法编制成医学图像处理软件，最终由计算机实现对医学图像的处理；最后，利用相关理论和方法或对处

目 录

引 言 ............................................................................................................... 3 1图像匹配技术的发展和研究意义 ................................................................... 7

1.1图像匹配技术的发展和研究意义 .................................................................................... 7 1.2图像匹配技术的研究现状 ................................................................................................ 7 1.3研究问题及内容 .........................................................................................

目 录

引 言 ............................................................................................................... 3 1图像匹配技术的发展和研究意义 ................................................................... 7

1.1图像匹配技术的发展和研究意义 .................................................................................... 7 1.2图像匹配技术的研究现状 ................................................................................................ 7 1.3研究问题及内容 .........................................................................................