MATLAB驱动的医学X光图像处理系统：算法与应用

该篇毕业论文主要探讨了如何利用MATLAB开发一款针对医学X光图像处理的软件系统。X光在医学领域具有广泛应用，如透视、X光片拍摄和CT成像等，但由于其特性可能导致图像质量下降，特别是对小型医疗机构和科研人员来说，高端X光设备的成本高昂。因此，论文的目标是设计一个简单且精度较高的软件解决方案，以改进医学X光图像，提升诊断效率。 论文首先分析了X光图像的基本特征，包括噪声、对比度不均等问题，强调了数字图像处理技术的重要性，如图像平滑（用于去除噪声）、锐化（增强边缘清晰度）和图像增强（提高图像质量）。通过使用MATLAB的强大图像处理工具包，作者对这些问题进行了深入研究，并提出了一系列有效的处理方法。此外，论文还介绍了如何利用MATLAB的图形用户界面（GUI）功能，创建用户友好的界面，使图像处理过程更加直观和便捷。 论文的核心内容围绕图像处理算法展开，包括但不限于直方图均衡化、滤波器（如高斯滤波、中值滤波等）的应用，以及多种图像分割技术，这些都能显著提高图像的可读性和诊断准确性。通过这些处理，论文旨在辅助医生进行更精确的病变检测，从而提高医疗诊断的可靠性和效率。 然而，论文并非没有局限性，它也简要讨论了可能存在的挑战和问题，比如处理速度、算法的普适性等。作者对未来的研究方向提出了展望，可能会进一步优化算法性能，或者扩展到其他类型的医学图像处理领域。 关键词集中在关键的技术点上，如X光图像、图像处理、图像分割和图像增强，这些都是论文的核心贡献和技术基础。这篇论文不仅提供了实用的MATLAB工具在医学X光图像处理中的应用实例，也为相关领域的研究者提供了有价值的参考和实践指导。