医学图像处理

一种成熟的医学技术被用于检测电子显微镜生成的某类图像。为简化检测任务，决定采用数字图像处理技术。发现了如下问题：（1）明亮且孤立的点事不感兴趣的点；（2）清晰度不够，特别是边缘区域不明显；（3）一些图像的对比度不够；（4）发现某些关键的信息只在灰度值为I1-I2的范围，因此想保留I1-I2区间范围的图像，将其余灰度值显示为黑色。（5）处理后的I1-I2范围内的图像，线性扩展到0-255灰度，以适应液晶显示器的显示。结合数字图像处理，解决这些问题。

本资源探讨了医学影像处理中的图像编码、旋转和配准技术，提供了相关程序和素材资源。

介绍了使用Matlab进行医学图像处理的深度学习应用。作者首次探索了图像配准技术，使用了Matlab的Image Processing Toolbox（IPT），并上传了关于knee1.dcm和knee2.dcm的配准实验代码。实验中作者对各种参数变换进行了详细实验，发现部分模式不适合相互搭配使用，或需要特定的处理顺序。深入探讨每次处理后的配准效果。

提出了一种基于小波变换和多尺度积局部区域统计量的新型图像融合算法，简称为MPLVDDWT算法。在图像融合过程中，利用多尺度积实现了有效的去噪，有助于突出融合图像的细节特征。作者采用熵和标准偏差等统计评价指标，验证了算法在保留原始图像信息的同时，增强了图像的细节信息。实验结果显示，该方法在医学图像处理中具有显著的应用潜力。

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生物信号和生物医学图像处理第五章代码

医学图像处理工具包DFT的Matlab源码3DImageToolkit是一个C++库，通过连接组件的区域可缩放拟合能量来执行基本的图像过滤和半自动分割。此分割方法背后的理论可以在费德勒等人的研究中找到。该工具包随BSD许可证发布，详细信息请参见作者的文件。

在医学图像中，检测矩形标记是一项重要任务。本项目使用形态学开口和霍夫变换来自动识别医生标记的感兴趣区域。例如，在甲状腺超声图像中，周围的白色细框表示重要区域。尽管这些框的灰度通常是固定的，但背景干扰可能导致误判。因此，本项目提出了一种结合两种技术的方法，以有效识别和提取这些区域，减少手动处理的时间和误差。

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医学影像领域中，.img/.hdr 文件格式（属于 Analyze 格式）已逐渐被淘汰。为确保图像数据的互操作性和长期保存，将这些文件转换为更通用的 DICOM 格式 (.dcm) 至关重要。