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醫學圖像三維插值研究.doc

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  • 更新時間:2016-11-24
  • 論文字數:11124
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  • 課題來源:(小胖貓)提供原創文章

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摘要:當前圖像處理領域的一個熱點研究問題是圖像三維可視化,尤其是醫學圖像的三維可視化。計算機圖形學和圖像處理中會運用多種插值方法,這項研究是非常重要的。經過學習和研究圖像處理技術,得知在醫學領域中的計算機圖像處理和數字圖像處理等相關知識。由醫學圖像三維可視化研究得知,該技術在學術界有重要的意義和利用價值[1],比如:

1、診斷醫學圖像三維可視化;

2、在手術中的規劃與模擬仿真乃至于整形的假肢外科;

3、具有在放射領域上的治療規劃和解剖等方面。

由上述可知,醫學圖像處理中的插值濾波等是現在三維可視化研究重要的內容。

本課題所研究內容,有助于醫學圖像三維圖形學分割和體繪制計算,并達到可視化如CT、MRI圖像的研究。對器官或組織的提取及分割需要在表達準確的相應組織器官基礎上進行重建模型。在所了解的醫學圖像數據分割研究中,用到一些二維圖像的處理方式,如邊緣檢測和區域中生長等,然后再將其推廣到三維。在一些最早的插值方法計算量較小,速度比較快,如線性插值法。在之后研究醫學圖像的三次樣條插值?;叶炔逯邓惴ㄟ€算比較簡單的,而動態彈性插值法是另一種灰度插值。上述一大類算法基本上是基于形狀插值的算法。首先將此插值法運用在三維重建上并由Raya和Udupa所提出。時代變遷,科技發生了翻天覆地的變化,但基于形狀的灰度圖像的有效插值算法仍比較少。

總而言之,圖像插值是一個非常古老的研究話題,它所對圖像算法有著重要研究價值和非常廣泛的研究空間。

 

關鍵字:Matlab,三維圖像的重建,插值,灰度

 

目錄

摘要

ABSTRACT

1 引言-1

2 已有方法-3

2.1 最鄰近插值法-3

2.2 雙線性插值法-3

2.3 傳統插值原理-4

2.4 基于邊緣的圖像插值-5

2.5 基于區域的圖像插值-5

2.6 切片間插值-5

2.7 基于3-D圖像非線性濾波的灰度插值-6

2.8 灰度級插值之雙線性原理與實現-7

2.9 已有插值算法缺點-8

3 本文插值法-10

4 實驗結果及結論-12

5 結論-15

6 未來展望-16

致 謝-17

參考文獻-18

附 錄-19

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