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基于小波变换的数字图像融合的研究研究与建立 -毕业论文.ppt

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文档列表 文档介绍

基于小波分析的医学图像增强
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专业########
姓名###
指导老师###
论文结构
引言(简要介绍医学图像增强的研究背景及意义)
算法原理(简单介绍了本文所用到的数学知识)
算法流程(提出了一种基于小波变换的模糊域增强算法)
结果与讨论(对图像增强传统方法与本文所用算法进行比较,验证了该算法的可行性和优越性)
结束语
1、引言
医学影像是医生临床诊断和治疗的重要辅助手段
医学图像在采集、传输中会引入大量噪声
为了提高图像的可读性,进行更有效的观察和诊断,对其进行计算机处理(去噪、增强)就显得非常必要
2、研究现状
传统方法:频域滤波(低通滤波、wiener滤波),空域滤波
(中值滤波)
新方法:1、经典的图像增强方法的改进
2、基于小波变换的图像增强技术
3、基于神经网络、模拟退火法、遗传算法的图像
增强技术
4、基于数字形态学的图像增强技术,如基于粗糙
集理论、模糊数学的增强方法。
3、算法流程图
4、结果与讨论
软阈值去噪
图像的噪声主要分布在高频区域
经小波分解后,信号的小波系数幅值要大于噪声的系数幅值,可以认为,幅值比较大的小波系数一般以信号为主,而幅值比较小的系数在很大程度上是噪声
软阈值函数
模糊域增强
模糊子集,隶属函数
设U=(x)是一个集合,μ(x)是定义在U上并在[0,1]区间中取值的一个函数,则μ(x)刻划了U中的一个模糊子集A,我们称U是论域,A是U的模糊子集,μ(x)是A的隶属函数。
最大隶属度原则
最大隶属度原则就是认为元素隶属于隶属度最大的集合。

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