多尺度圖像結構增強方法及其應用研究.pdf

1、醫(yī)學和工業(yè)圖像中目標物體常常存在對比度差和噪聲干擾等問題，通過圖像增強可以有效改善圖像質量。在這些圖像中存在大量局部特征，它們一般具有一定的方向和大小，且剖面的灰度呈對稱分布等特征?；诔叨瓤臻g的二階微分等算子是解決局部特征提取的有效途徑，本文通過對兩個應用實例的算法設計及實現(xiàn)，探討了基于多尺度的圖像局部特征提取方法在醫(yī)學與工業(yè)領域的應用。
　　 本文回顧了尺度空間理論和局部特征提取方法的背景與發(fā)展現(xiàn)狀，在詳細地闡述了尺度空間的

2、性質、尺度的選擇與幾種主要的特征結構提取方法的基礎上提出了兩個具體應用實例。文中的兩個實例涉及到了醫(yī)學圖像與工業(yè)圖像兩個領域，分別為肺裂圖像增強濾波和煙標數(shù)量檢測算法：
　　 1)在肺裂圖像增強濾波器設計中，假設肺裂的局部幾何特征結構屬于面形，在多尺度框架下通過對Hessian矩陣特征值的分析來判定每一個像素隸屬某種局部幾何結構的似然概率，將屬于面形結構像素增強，同時將處在其他幾何形狀的像素抑制，最后對肺部CT圖像感興趣區(qū)域進行