基于matlab的医学影像图像处理设计

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1、基于Matlab的医学影像图像处理设计摘要：传统X射线医学影像存在边缘模糊、对比度低等缺点，影响了医学影像质量和诊断治疗。本文介绍了运用Matlab处理医学影像的数字图像处理方法，通过分析原始X射线图像的缺陷，设计预处理、巴特沃斯滤波、中值滤波、同态滤波图像处理方案，将原始X射线图像转化成对比度高、边缘清晰的图像，为医学研究提供便利。中国8/vie　　关键词：数字图像处理；X射线；Matlab；医学影像　　中图分类号：TP312文献标识码：A：1007-9416（2017）02-0167-03　　1引言　　X射线的波长短，透射力强

2、，具有感光和荧光作用，现代医学中，X射线检查对医学诊断有重要参考价值。人体的骨骼、器官密度、厚度不同，当X射线通过人体时，在荧光屏上形成灰度不同的图像，密度大的部位图像灰度大，密度小的图像灰度小[1]。医生根据X射线影像结合患者自述症状及诊断经验即可制定治疗计划。骨骼对X射线的吸收比肌肉对X射线的吸收强得多，1895年，伦琴利用X射线拍摄出历史上第一张X光片[2-3]。　　由于X射线曝光不均匀、环境照度低，使得经图像信息输入系统获取的源图像中含有各种各样的噪声与畸变，降低了图像的品质，大大影响图像的质量，容易造成对病变器官的漏诊与

3、误诊。采用图像增强的方法对图像进行改善，将图像中感兴趣的特征有选择地进行突出，并衰减不需要的特征，可以突出组织间的对比度、边缘轮廓。　　随着计算机技术的发展，Matlab在图像处理方面的优势逐渐显现。其在仿真模拟、图形处理、大数据计算方面的功能特别适用于医学影像处理，开放式的编程环境及扩展功能为它的发展奠定了基础。其自带的工具箱含有大量图像处理函数，避免了使用者重新设计冗杂的程序，简化了工作流程，利用其实现医学影像处理和病理分析，具有深远的医学价值。　　2图像处理方案设计　　2.1预处理　　图1为待处理的原始图像，其灰度过大，边界

4、不清晰。首先将原始彩色图像转换为黑白图像，将三维RGB彩色图像压缩为一维黑白图像，处理后的图像大小为原图像的三分之一。　　对像源灰度值进行扩展可以增加动态范围、扩展对比度，从而提高图像的清晰度。对比度增强可以改变图像灰度的动态范围，改变0-0.5灰度值的像素，将其灰度值扩展为0-1。使用Matlab工具箱中的imadjust（I，[loage.jpg”存于E：＼文件夹下。A为原始图像，B为黑白图像，C为经过对比度增强的图像。Matlab程序如下：　　A=imread（'E：＼Image.jpg'）；　　B=rgb2gray（A）；

5、　　C=imadjust（B，[0，0.5]，[]）；　　图2为预处理后的图像。　　2.2巴特沃斯高通滤波　　图像的细节、边缘主要位于其高频部分，图像的模糊主要是由于其高频成分比较弱。采用巴特沃斯高通加强滤波处理图像，提取�D像中边缘灰度值变化率大的部分，对图像进行锐化处理，是为了消除模糊，突出边缘。　　巴特沃斯高通加强滤波器的传递函数为：　　，　　其中，　　表示频率（u，v）至滤波器中心（u0，v0）的距离[4]。　　用巴特沃斯高频加强滤波处理，可以弥补高频信号，即在原传递函数上加上一个大于0小于1的常数。程序中，取特征值a=1

6、.5，b=0.5。Matlab不支持图像无符号整型的运算，因此要先将上一步通过预处理的图像转换数据类型，每点进行傅里叶变换。计算傅里叶变换后的数据大小，并取整，便于后续传递函数的运算。选定截止频率d0和阶次n后，按照传递函数进行运算，经滤波后再进行傅里叶反变换，图3为滤波后的图像。　　Matlab程序如下：　　D1=double（C）；%数据类型转换　　D2=fft2（D1）；%采用傅里叶变换　　D3=fftshift（D2）；%数据局陈平衡，将FFT的DC分量移到频谱中心　　[M，N]=size（D3）；　　n1=floor（M

7、/2）；　　n2（D4）；　　D=uint8（real（ifft2（D）））；　　2.3中值滤波　　中值滤波的基本原理是将数字图像中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近真实值，以此消除孤立的噪声点。本文中选用3*3平滑模版滤波，使其变得均匀。　　Matlab程序实现：G=filter2（fspecial（'average'，3），D）。　　Matlab工具箱中自带的（type，para）函数用于建立预定义的滤波算子，type为滤波算子的类型，本文中选定average做均值滤波；para为参数，本文中选定3

8、*3。将经过巴特沃斯高通加强滤波处理的图像加到进行过对比度增强的图像中后，图像变得清晰。处理后的图像再进行一次3*3平滑模版滤波，使其变得均匀，图4为处理后的图像。经过高通滤波能够提取出高频信号，削弱低频信号，将此时的图像叠加到经过预处理后的图像2