1、的。同时根据算法估计得到的图像背景，原图减去背景图后，在定程度上可以抑制噪声。图像处理结果如图所示，图为修复前图像，可以明显的看出从对角方向背景灰度有渐变趋势图为修复后图像，修复后的图像已经没有了这种严重的灰度不均匀图为取图像对角线方向的像素值作对比。从图中可以看出，原图含有较为明显的偏移场，左上角到右下角的背景灰度值不在同灰度级上，修复后的图像在对角方向的背景灰度值明显在同灰度级上。原图像素去除背景后图修复灰度不均匀前后对比图为带有偏移场的原图图为算法去除偏移场后的修复图像图为两者在对角方向的灰度对比。万方数据三峡大学硕士学位论文图像去偏移场实验与分析本文采用三幅带有偏移场的图片测试算法的去偏移场算法的效果，如图所示，为原图，第幅图含有明显的偏移场，第二和第三幅的偏移场较为不明显。
2、像处理提供算法依据。万方数据分类号密级公开硕士学位论文光学相干层析医学图像边缘检测学位申请人王帅学科专业计算机系统结构指导教师孙水发教授二五年五月万方数据三峡大学硕士学位论文，万方数据三峡大学硕士学位论文三峡大学学位论文原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明，本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。学位论文作者签名日期万方数据三峡大学硕士学位论文内容摘要光学相干层析技术，由于具有高分辨率非侵入无损伤以及实时成像的特点，已经广泛的应用于生物医学领域。由于图像成像原理的影响，边缘信息受到极。
3、法修复后的图像图为该算法估计的偏移场。如图所示，基于水平集分割的去偏移场算法在针对这种分割物体边缘模糊偏移场较为严重的图像，去偏移场的效果并不是太好，经过多次迭代修复后图像还是带有明显的灰度不均匀的区域。因此针对基于分割的去偏移场算法存在种弊端偏万方数据三峡大学硕士学位论文移场的去除是建立在能较好的分割目标的基础上，如果目标难以完整分割，其估计的偏移场就会出现不完整的块状分布，同时基于分割的去偏移场算法对图像边缘也会有定影响。基于形态学的去偏移场算法算法是款由，美国国家卫生研究院发起，基于语言开发的图像处理开源软件，在生物医学图像处理领域有着广泛的应用。目前互联网上针对该软件的插件有超过多种，同时有很多图像处理领域的学者在不断地更新和添加新的插件。图算法原理图为算法填充突变区域，为。
4、为算法修复偏移场后的图像和估计的偏移场，其算法参数设置为半径为个像素大小为基于水平集分割的去偏移场后的图像和估计的偏移场。由图可以明显的看到经过算法去除偏移场后，图像的灰度整体平稳，图像内的物体变得更加清晰，更易进行边缘检测与分割。原图算法水平集分割算法图去除偏移场效果图图为带有偏移场的原图图为经过算法修复后的图像和估计出来的背景基于水平集分割算法修复后的图像和估计出的偏移场。本章小结本章主要针对光学相干层析成像技术做了介绍，分析了图像存在的强噪声和偏移场的形成原因，以及对噪声和偏移场做了算法的实验研究，本章首先介绍了光学相干层析技术，引出噪声和偏移场形成的主要原因，其次介绍了目前有针对性的去噪算法和去偏移场算法的发展现状，最后进行了实验对比分析，选出算法性能较好的算法，对接下来的。
5、分析实验，证明了图像的空间域包含的边缘方向信息将反映到相应的方向子带中，而噪声是不具备方向性，将均匀地分布到各个子带，由此提出了种加入方向信息统计的基于变换的阈值去噪算法。下面将通过具体的实验对上面提到的算法进行去噪算法对比。图去噪对比图。图中前两幅图为加入噪声方差为的乘性斑点噪声，后两幅为光学想干层析医学图像原图，其中实线区域为选取的背景区域，虚线为选取的边缘区域图为经过小波双变量阈值算法的去噪效果图图为轮廓波软阈值算法的去噪效果图图为轮廓波双变量阈值算法的去噪效果图图为基于方向统计的轮廓波软阈值去噪效果图。图像去噪实验与分析本节将采用多幅标准图像和光学相干层析图像作为测试图像，做出小波双变量阈值去噪算法软阈值双变量阈值去噪算法和基于方向统计的软阈值去噪算法。实验主要目的是对比医。
6、效果更好。由于该算法采用的是大尺度旋转核，因此具有较好的抗噪性以及对弱边缘也有定检测能力。将上述方法在医学图像上进行了边缘检测性能测试。这部分主要进行了三方面的实验去噪前后的医学图像边缘检测对比去偏移场前后的医学图像边缘检测对比和预处理顺序对医学图像边缘检测的影响。最后实验结果表明，本文提出的加权的边缘检测算法在预处理后的医学图像边缘检测都有较大的提高，同时针对灰度不均匀较为明显图像，可以先进行去偏移场处理，再去噪万方数据三峡大学硕士学位论文的预处理顺序，针对噪声明显且强度较大的图像，可以进行先去噪再去偏移场。最终实验表明，本文提出的算法针对医学图像进行边缘检测，具有较好的提取边缘的能力。关键词光学相干层析技术，医学图像处理图像去噪边缘检测改进旋转核变换万方数据三峡大学硕士学位论文。
7、出了较大的优势。轮廓波变换去噪效果对比如图，带有方向统计的轮廓双变量的去噪效果明显更好些，图像显示结果更为平滑，边缘保留的较为清晰。具体的数值结果如表，对比表中数值，基于方向统计的轮廓波软阈值去噪明万方数据三峡大学硕士学位论文显优于其他三种算法，信噪比增益较为明显。图像去偏移场算法及原理目前对于常规图像去偏移场的算法有很多研究成果，例如将改进的智能算法引入到偏移场模型参数求解，使更容易达到全局最优解还有利用基函数拟合偏移场下的参数化互信息度量，建立图像的偏移场矫正的变分模型同时还有基于图像分割的去偏移场的方法文献提出利用医学图像偏移场的梯度稀疏性估计其概率分布，这种方法可以很好的解决脑部图像电子显微镜图像以及图像的偏移场。这些算法在处理不同类型的偏移场时具有较好的去偏移场效果，但是。
8、性，能够有效的去除噪声，同时较好的保留边缘信息针对医学图像存在的偏移场问题，结合图像特性，采用了基于形态学的去偏移场算法算法。该算法可以较好的去除偏移场，同时保留图像的边缘信息，在定程度上有抑制噪声的作用。提出种改进旋转核变换的边缘检测算法，该算法的提出主要是受算法的启发，改进的算法是通过改变旋转核的模型，使其可以进行边缘检测以及对边缘像素点的方向性统计。本文对基于改进旋转核的边缘检测算法过程进行的系统的设计，首先利用改进的旋转核对图像卷积处理，其次针对其边缘像素点的特性，确定边缘像素点以及其方向性，然后根据边缘像素点的方向性对图像进行准确合理的边缘单像素化，最后利用形态学的知识对检测的边缘进行边缘断点链接。同时也提出针对算法的方向核的改进，对其方向核内的值进行加权处理，使其边缘检。
9、学图像的去噪算法，经分析得出万方数据三峡大学硕士学位论文医学图像含有的是斑点噪声，因此对标准图像添加方差为的乘性斑点噪声，以仿真光学相干层析图像的噪声。同时，本文采用常用的三个评价指标进行评价，分别为信噪比对比信噪比等效视数。其中，是第个选中特征区域如图图中虚线框的均值，是标准差，和是背景区域如图图中实线框的均值和标准差。用于衡量图像中特征区域与背景噪声的对比度，用于衡量平缓区域的平滑度，越小，表示算法在平滑区域的平滑效果更差。表四幅图像经过四种去噪算法去噪后的，和指标小波双变量轮廓波软阈值轮廓波双变量方向统计的轮廓波软阈值标准图标准图二图图二由图可以看出，不论哪种图像，轮廓波变换去噪算法对比小波双变量去噪算法都具有更好的去噪效果，特别是对于包含方向较为丰富的图像，轮廓波变换去噪体。
10、图减去背景图后的效果。针对这种灰度不均匀性质的图像，在年更新了新的插件，用于处理由于光照原因造成的灰度不均匀的图像。该插件使用的算法是基于的算法，算法是用于从图像中减去光滑连续的背景，原理如下用个圆形结构元素对原图像进行灰度数学形态学开运算，以滤去图像中比结构元素小的亮细节，从而得到背景图，然后再用原图减去背景图像，达到去除背景的目的。原理如图所示，图像被两个轨迹球依次走过，填充突变的区域，最后得到的是原图的背景图，如图，最后原图的基础上减去背景图像，得到去背景的图像，如图，可以看到在图像减去背景区域后，图像的背景就变为黑色，万方数据三峡大学硕士学位论文而光学相干层析医学图像的背景为黑色，由于偏移场的影响，图像上下灰度产生了变换，因此利用算法对图像进行背景还原，可以达到去除偏移场的。
11、处理图片的过程，需要花费较长的时间。下面介绍两种去偏移场算法，种是基于水平集分割的去偏移场算法，种是基于形态学的去偏移场算法。基于水平集分割的去偏移场算法由参考文献可知，根据真实图像，偏移场及噪声相互作用关系，令表示观察图像，假定图像噪声仅由成像扫描器产生，这样噪声独立于偏移场，图像模型可定义为通常情况下，假定偏移场是平滑慢变的而真实图像中属于类的组织的灰度值应为常数值。根据这两个特点和图像偏移场模型式，等人首先利用均值聚类的方法，定义了个局部目标函数来分类像素点的邻域内的灰度，该目标函数包含偏移场分段常数信号，以及目标区域的指示函数，然后将该局部目标函数在整个图像域进行扩展得到总的能量函数。图基于水平集分割的去偏移场效果图。图为带有明显偏移场的原图图为经过基于水平集分割的去偏移场。
12、的干扰，直接分割相对比较困难，因此边缘检测可以作为对医学图像进行准确精细的分割的基础。在图像的边缘检测方面，国内外学者研究了多种边缘检测算法，然而对医学图像进行边缘检测需要克服以下难点噪声强度大对比度低部分边缘结构模糊。直接进行边缘提取难度大，因此可以先对心管图像进行有效的去噪，降低噪声对边缘信息的影响，然后研究抗噪性能强的边缘检测算法。心管图像存在偏移场。由于医学图像成像机制的影响，图像的灰度并不是均匀分布的，如果直接进行边缘检测，图像中的弱边缘将丢失，不能达到准确的边缘提取的目的，因此需要选取种合理的去偏移场算法对心管图像进行预处理。针对上述问题，本文主要展开了以下三方面的研究在图像预处理方面，针对图像的噪声特性，采用了基于变换的去噪算法进行去噪。由于该算法充分考虑了图像的噪声。
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绘本故事;母鸡萝丝去散步（优） 编号18060