基于TOP-HAT算法口腔医学图像的数据处理

发布时间：2017-04-14 21:14

  本文关键词：基于TOP-HAT算法口腔医学图像的数据处理，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：现如今阻塞性睡眠间歇性呼吸暂停综合症是一种严重影响着人们的睡眠以及身体健康的口腔疾病。病情的治疗常常会因为对病理的判断不准确而出现延误。目前最常用的诊断方法是通过探针的方式来观测口腔，方法便捷但是只是通过肉眼观察很不准确。所以本文提出将口腔照片进行图像处理的方法来进行病理判断，通过仪器对病区进行图像采集，应用计算机软件对图像进行处理来完成病理判断。 本文首先介绍图像处理技术的意义以及在国内外的发展情况，并且通过对几种常见的图像处理算法的介绍和比较，提出将Top-hat算法作为口腔图像处理的方法。然后开始介绍Top-hat算法的相关原理以及应用，并且开始对Top-hat算法的主要因素进行选定或设定。包括Top-hat算法类型的选择，结构元素的形状、大小的选择，灰度值范围的设定。于此同时就是对大量的口腔图像进行灰度图像的处理，增强灰度图像的对比度，将口腔部位突显出来，为后期面积的计算打基础。接着就是要对处理好的口腔灰度图像进行图像转换，边缘检测、锐化，二值图像元素的转换以及图像空洞的填充，然后计算出口腔的面积。最后应用其他算法进行口腔图像处理，将结果与Top-hat算法处理的结果相比较，体现Top-hat算法在口腔医学图像处理的优势。 通过采用不同形状结构元素的Top-hat算子，对不同口腔图像进行处理，得出椭圆形结构元素为最佳结构元素。采用变尺度结构元素的Top-hat算子，对大量图像进行处理，最终得到面积与结构元素比值为100时为最佳尺寸。通过大量图像处理得到，当灰度值范围控制在[50~200]时，口腔图像对比度增强的效果最佳。在Top-hat算法处理后图像中加入原灰度图像，将原信息输入，避免遗漏有用信息，使得遗漏率降低，一般可以降低到10%~30%。遗漏率越低，噪声点越少，有用信息量相对越大。反复应用Top-hat算法，使图像与背景的灰度对比度反差越来越大，，最佳的反复次数一般为10次，图像边缘对比度增强，图像边缘提取更准确。通过Top-hat算法与其他算法的比较得出它更加适合于口腔医学图像的处理，边缘提取更清晰，得到数据更加准确。
【关键词】：图像处理 Top-hat算法 结构元素 灰度值
【学位授予单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：R310;TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-15
• 1.1 本课题提出的背景及意义10-11
• 1.2 图像处理技术的现状11-13
• 1.3 本文研究内容13-14
• 1.4 本文的结构14-15
• 第2章 图像形态学处理技术15-29
• 2.1 几种常见算子的研究15-19
• 2.2 形态学的研究19-21
• 2.2.1 形态学的概念19-20
• 2.2.2 形态学的算法20-21
• 2.2.3 形态学的应用21
• 2.3 Top-hat 算法的研究21-28
• 2.3.1 Top-hat 算法原理21-23
• 2.3.2 结构元素的选择23-26
• 2.3.3 灰度值的确定26
• 2.3.4 Top-hat 算法的应用26-27
• 2.3.5 Top-hat 算法在医学图像处理中的应用27-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第3章 OSAHS 口腔图像的处理29-43
• 3.1 采集 OSAHS 口腔图像29-30
• 3.2 分析 OSAHS 口腔图像特征30-32
• 3.3 对 OSAHS 图像的基本处理32-37
• 3.3.1 二值、灰度图像转换32-33
• 3.3.2 图像边缘分割33-36
• 3.3.3 二值图像元素的转换36
• 3.3.4 图像的填充36
• 3.3.5 求图像的面积36-37
• 3.4 几种常见算子对 OSAHS 图像的处理37-38
• 3.5 Top-hat 算法处理 OSAHS 口腔图像38-42
• 3.5.1 OSAHS 图像对比度的处理38-40
• 3.5.2 OSAHS 图像处理诊断的过程40-42
• 3.6 本章小结42-43
• 第4章 OSAHS 图像处理的结果分析43-53
• 4.1 几种算子处理 OSAHS 图像结果43-46
• 4.2 Top-hat 算子处理 OSAHS 图像结果46-51
• 4.3 Top-hat 算法与其他算法处理结果的比较51-52
• 4.4 本章小结52-53
• 结论53-54
• 参考文献54-57
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文57-58
• 致谢58

【参考文献】

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本文编号：306870