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【6h】

基于小波变换的B超图像噪声抑制边缘提取及图像增强

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目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

第一节数字图像处理技术简介

第二节超声图像处理的发展趋势

第三节本课题背景意义和研究方法

第二章B超成像的原理和改善B超图像质量的方法

第一节超声成像的原理

第二节B超成像仪原理

第三节提高超声图像质量的方法

第三章二维小波变换原理及其在数字图像处理领域的应用

第一节小波变换原理

第二节离散小波变换

第三节用于图像处理的DDWT数字滤波器组设计

第四章基于小波变换的Speckle噪声消除

第一节散斑噪声的特性

第二节用小波变换消减散斑噪声

第三节实验结果和讨论

第五章基于小波变换的B超图像边缘提取

第一节边缘提取的原理

第二节基于小波变换边缘提取原理

第三节小波变换提取B超图像边缘的算法和实现

第六章基于小波变换的B超图像增强

第一节图像增强的意义和原理

第二节图像增强的过程和实现

第三节图像消噪和增强效果的评价

第七章结论与展望

第一节图像处理的结果

第二节结论与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

致谢

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摘要

该文介绍了超声成像的基本理论,以及数字图像处理的基本概念;论述了将小波变换(wavelet transform)技术用于B超图像处理的理论、方法和效果;采用IDL 5.3(Interactive Data Language)编写了图像处理程序;并对结果作了分析.主要工作包括:(1)从数字图像处理的角度,讨论了可能影响噪声幅度和分布的B超成像仪的信号处理过程;(2)讨论了二维小波变换的概念,探讨了可分离的二维小波滤波器的设计,以及小波变换用于图像处理的理论和方法.(3)利用小波收缩技术(wavelet shrinkage)和同态滤波技术实现了B超图像的Speckle噪声抑制.(4)利用小波变换的奇异点检测技术,在不同阶次提取的图像的边缘,并确定了边缘提取的最佳阶次.(5)利用直方图拉伸和自适应增强(generalized adaptive gain)技术增强B超图像.(6)简单分析和评判了图像处理的结果.

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