小波变换在医学图像处理中的应用：去噪与分割技术

"陈心，北京邮电大学硕士研究生，导师吕英华，2008年3月1日，生物医学工程专业，论文《小波变换在医学图像处理中的应用》" 本文详细探讨了小波变换在医学图像处理中的应用，主要涉及两个核心任务：图像去噪和图像分割。首先，论文概述了医学影像学的基本概念，阐述了医学图像的成像原理，以及医学图像处理的重要性和常用方法。医学图像的质量往往受到多种噪声的影响，如电子噪声、伪影等，这些噪声可能会影响医生对疾病诊断的准确性。 在第二章中，作者深入分析了可能影响医学图像的噪声类型，比如高斯噪声、椒盐噪声、斑点噪声等，并介绍了它们的统计模型。了解噪声的特性对于选择合适的去噪方法至关重要。 第三章聚焦于小波变换的基础理论，详细介绍了正交小波、双正交小波和冗余小波的理论与实现。小波变换以其多分辨率分析能力在图像处理中表现出独特的优势，尤其在图像去噪方面。作者特别强调了小波变换如何通过多尺度分析有效地捕捉图像的局部特征，以达到去除噪声而不失真的目的。 第四章详细阐述了小波阈值去噪技术，这是在医学图像去噪中常用的方法。该章中，作者不仅解释了小波阈值去噪的基本原理，还探讨了不同的阈值选择算法，如VisuShrink、软阈值和硬阈值等，这些算法旨在平衡噪声去除与图像细节保留之间的关系。 第五章讨论了结合小波变换的图像分割技术，特别是综合分水岭分割算法。作者提出了一种基于标记的分水岭分割算法，并将小波变换与之结合，增强了分割的精确性和稳定性。这种方法能够有效地避免过分割问题，提高分割质量。 在第六章，论文展示了在CT图像上应用小波变换去噪和分割算法的实际实验结果。实验表明，所提出的算法在噪声降低和图像结构保持方面都有良好的表现，验证了方法的有效性。 最后，第七章对全文进行了总结，回顾了研究的主要发现，并对未来可能的研究方向进行了展望，包括更高效的小波变换算法、适应不同类型的医学图像噪声处理策略，以及与其他图像处理技术的融合等。 关键词：小波变换，医学图像，去噪，分割，GCV分水岭，TH 这篇硕士论文系统地研究了小波变换在医学图像去噪和分割中的应用，提供了理论分析和实际应用的案例，对于提升医学图像处理的效率和准确性具有重要的理论和实践价值。