醫(yī)學(xué)圖像層間插值方法研究.pdf

1、插值是圖像三維重建的必要步驟，從圖像的生成到后處理均涉及到插值問(wèn)題。一般，醫(yī)學(xué)圖像的層間分辨率比層內(nèi)分辨率小很多，故可通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行層間插值來(lái)提高圖像的層間分辨率，從而將非等分辨率的原始數(shù)據(jù)經(jīng)圖像插值轉(zhuǎn)化為等分辨率的數(shù)據(jù)?，F(xiàn)有的圖像插值方法雖然種類(lèi)較多，但在進(jìn)行醫(yī)學(xué)斷層圖像插值時(shí)，很多方法并不能兼顧圖像灰度和目標(biāo)形狀的變化，且計(jì)算過(guò)程過(guò)于復(fù)雜。因此，在醫(yī)學(xué)圖像三維重建過(guò)程中，尋找高效和適用性廣泛的插值算法是一項(xiàng)基礎(chǔ)而重要的工作。本文將醫(yī)

2、學(xué)圖像層間插值算法分為基于灰度、基于對(duì)象和基于小波三類(lèi)進(jìn)行系統(tǒng)地分析和討論。
　　論文首先介紹了醫(yī)學(xué)圖像的預(yù)處理方法包括去噪、直方圖均衡化及圖像銳化等，隨后從理想 sinc插值函數(shù)開(kāi)始討論了基于灰度的插值方法，分析并實(shí)現(xiàn)了線(xiàn)性插值、cubic插值及Lagrange多項(xiàng)式插值等算法，接著進(jìn)一步研究了基于形狀的插值方法并進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，最后使用同一組數(shù)據(jù)對(duì)上述算法進(jìn)行驗(yàn)證和比較。
　　論文重點(diǎn)討論了基于小波的插值方法，因?yàn)樾〔ň哂卸喾?/p>

3、辨率特性，將小波變換和多項(xiàng)式結(jié)合起來(lái)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像在不同尺度上進(jìn)行處理。論文提出了一種基于小波-多項(xiàng)式的插值算法，選擇的多項(xiàng)式是Lagrange多項(xiàng)式和多尺度高斯函數(shù)。首先對(duì)原圖像進(jìn)行小波變換，再通過(guò)對(duì)不同尺度的子圖像使用不同的插值核得到待插值圖像的子圖像，最后經(jīng)過(guò)小波反變換得到最終的插值圖像。與線(xiàn)性插值方法、cubic插值方法相比，本論文提出的算法得到的插值圖像質(zhì)量有所提高，計(jì)算誤差有所降低，可有效用于醫(yī)學(xué)圖像目標(biāo)組織的三維重建。<