基于X-射线影像的手指骨图像增强算法研究.pdf

中国科学院自动化研究所
硕士学位论文
基于X-射线影像的手指骨图像增强算法研究
姓名:陈亿霖
申请学位级别:硕士
专业:模式识别与智能系统
指导教师:蒋田仔
20040629
摘要骨发育成熟度橇自动评削技术的出现得盏于现代图像处理技术和模式识别技术的发展。骨龄指标在预防医学、临床医学和体育科学等领域得到广泛的应用,并且日益受到关注。由于准确性和客观性的要求,世界各国均大力发展本国的骨龄自动评判系统,近年来更是取得了长足的进步,得到了大量喜人的技术突破。骨龄识别大致可以分为四个阶段:手骨图像的预处理、图像的增强、图像特征的提取和图像特征匹配。在本文中,我们有针对性的对骨龄评价的前两个阶段进行了算法研究,提出了自己的研究观点,并且致力开发出骨龄评判的自动评价系统。本文针对骨龄系统的图像增强环节进行了初步的探索性研究,涉及了许多图像处理的基本问题,包括图像的滤波、图像的增强、图像的傅里叶变换、图像的浠弧⑼枷竦男〔ū浠缓屯枷竦腃浠坏取T诒疚闹校饕的工作和贡献有:岢霾⑹迪至艘桓龌谄涤蚵瞬ǖ耐瞬ㄆ鳌T谑迪止讨校颐亲合了频域低通滤波器和频域高通滤波器的特点,对同态滤波器进行了改进,并且从“振铃效应”、“图像模糊程度”和“噪声平滑效果”这三个方面与其他的经典滤波器进行了比较,取得了较好的效果。攵酝枷竦奶氐悖颐峭ü治鲅≡袷褂昧薈姆椒ń型枷裨强。首先,我们分析了原来肷⑺惴ǖ囊恍┎蛔悖嵊捎诓样的不足导致图像重建以后在某些边缘出现“环绕现象”。对此,我们提出了改进方法,即首先剥’其进行图像沿展,再进行计算,最后在重建之后的图像中进行截墩,得到所需图像。慕嗽吹男薷腃凳乃惴ā6杂谠吹男薷腃凳的算法,由于其固有原理的原因,使得有些信号被误判为噪声而被抹去。我们在这里引入“关联系数”,通过关联系数和原算法相结合的方法共同修改和选取系数,并最后根据这些系数进行重建,改进的方法对于细节的描述和表达比原算法有了一定的提高。第
菀院蠓指畹男枰:徒刑卣髌ヅ涞男枰#酝枷窠泻蟠恚姿态调整和手腕部截取等。总得说来,本文在针对手骨图像的图像增强坏节进行了有益的探索。关键词:手骨图像,图像增强,同态滤波器,浠唬珻浠唬关联系数,自动评价系统摘要第页
,.産琭琣篜琀英文摘要瓵瑃琹..琒::瑃琣,...,琁瓵發’’”,“”.,第
签名:酗盗关于论文使用授权的说明独创性声明Ⅻ刍期:塑皇.￡.皇本人声明所成交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特另:员曜⒑椭滦坏牡胤外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确地说明并表示了谢意。本人完全了解中国科学院自动化研究所有关保留、使用学位论文的规定,即:中国科学院自动化研究所有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。日期签名
第一章绪论§引言近年来,我国许多地区开展了骨骼发育的研究,骨发育成熟度橇指标在预防医学、临床医学、体育科学以及司法等领域得到广泛的应用。国内外普遍认为,按骨龄判定发育个体的成熟程度比较有效,可以较全面地反映机体生理状态,骨龄在很大程度上代表着生物学发育年龄。从生理学上讲,人体的各种骨骼均可用以评定骨龄,但手腕部骨骼最为方便和敏感。在身体不同关节部位中,手腕部骨骼对全身骨发育的代表性最高,而且手腕部骨骼具有众多不同类骨化中心,易于摄片、所需照射剂量很小,所以手腕部骨成熟度评价方法的应用最为广泛。现今人们多采用拍摄手腕骨片的方法进行骨骼成熟测量和评价。概括起来,国内外判定骨龄的方法主要有⑼计追ǎ暧蒚状矗苁哉呶C拦砗ザ碇菘死锔焕嫉厍庭经济、教育水平在平均水平以上的,具有北欧血统的美国白人健康儿童。后经和热说男薷模兄瞥墒滞蟛抗撬璩墒煜盗行詘线图谱,在国际上具有较高的权威性。国内自年代以来,上海、哈尔滨和山东等地相继制订了手腕骨骨龄图谱。图谱法判定骨龄简便、直观,易于被人掌握,因此目前各国应用较广泛。⒓品址ǎ篢热艘杂⒐胀ḿ彝ゾ锰跫倌晡6韵螅贫ǔ判定骨龄的计分方法,佑晷薷某蒚标准,又于年进一步修改成为曜肌NA嗽げ獬赡晟砀摺⑹褂玫募虮愫图蚧兰郾曜迹等人还建立了以桡尺骨及掌指骨为基础的橇浼品址ā尽啊俊计分法具有明确的量化概念,而且以发育分期揭示骨观察标志的成熟水平,判定结果较精确。但此方法比较繁琐,工作人员要经过专说难盗罚谑炝氛握各骨发育分期的基础上方可有效判定。基于簧湎哂跋竦氖种腹峭枷裨銮克惴ㄑ芯帧第
的中国人骨发育标准——讨址ā4朔椒ǘ灾泄稀⒈狈蕉§骨龄自动评价系统的组成⒅氐惚曛竟鄄旆ǎ汗鄄烊舾杉谭⑿怨腔行某鱿值氖奔洹⑹俊⒊墒斐度以及干骺融合的年龄特征,衡量骨骼发育水平。通常以%出现率蛉诤下由于儿童