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基于毛糙集的医学图像加强体系研究

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毕业论文范文题目：基于毛糙集的医学图像加强体系研究，论文范文关键词：基于毛糙集的医学图像加强体系研究
基于毛糙集的医学图像加强体系研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：跟着打算机、网络跟图像处理技巧的发展,各种数字技巧得到广泛的遍及与利用,数字图像处理技巧作为处理视觉图像信息的专门工具,正逐步向其余学科范畴浸透,广泛促进其余学科进步的同时,本身也得到了飞速的发展。医学图像处理目前是数字图像处理的一个重要分支,数字技巧的呈现大大进步了医疗诊断的正确性,同时降落了本钱。医学图像处理技巧在临床诊断、教养科研等多个方面都发挥了重要的作用。医学诊断要借助对医疗图像(如CT,X光,B超等)的分析来实现。有的医学图像材料不达到标准请求的清楚度,以致诊断成果不正（文章此处忽略..）确。实现医学图像的图像加强处理,将存在宏大的社会利用价值。在多种医学图像中感兴趣区域跟其四周构造的低对比度景象都是影响医学图像懂得从而造成误诊的重要起因。要加强图像的对比度,个别的做法是增加扫描电磁波的强度或延长检查时光,这些做法增加了检查的本钱跟对病人的侵害。在此情况下,对医学图像的数字后期处理是很有必要的。医学图像加强处理重要是凸起医学图像中感兴趣的信息,而减弱或去除不须要的信息,从而使有用信息得到加强,便于辨别懂得。图像加强的目标在于:其一,采取一系列技巧改良图像的视觉后（略..）果,进步图像的清楚度。其二,将图像转换成一种更加合适于人或机器进行解译跟分析处理的情势。毛糙集实际,是一种研究不正确、不断定性常识的数学工具。利用毛糙集实际,可能便利地描述常识表示中不同属性的重要性,减少常识表示空间的维数。结合毛糙集实际、数字图像处理技巧,根据各种医学图像的成像原理及相应疾病的病理征象分析,提出的基于毛糙集实际的医学图像加强算法,把医学图像看成是一个常识体系,利用毛糙集实际中的不可辨别关联,根据医学影像学中的“常识”(人体器官之间的密度差别)来定义等价关联,将医学（略..）图像划分为目标区域子图、背景区域子图,分辨对各个子块进行加强处理,最后将各个子块的处理成果进行叠加,得到基于毛糙集的医学图像加强处理成果。本文的具体实验中,以胸部医学图像中的肺组织为目标区域,得到凸起目标区域的图像加强成果。针对所要处理的医学图像进行了大量的实验,将本文所提出的算法与多少种经典的加强算法进行对比分析,并研究了DSM(基于概率分布的评估方法),从而验证了本文所提出的算法优于传统方法,更实用于医学图像的处理与分析,可能比传统的医学图像加强算法更有效地提取出医学图像中所蕴（本文此处忽略..）含的信息。本课题设计了基于毛糙集的医学图像加强体系,将本文提出的加强算法与一系列医学图像处理及分析方法(如:加强、宰割、测量等)与必要的医学图像处理功能集成收拾成一个体系中,可能明显地进步待加强医学图像的视觉品质,采取打算机视窗技巧跟操作界面图标化等,便利了医生的操作与诊断。利用该工具可能实现对多种医学图像的疾速、有效地加强,可能为医生的正确诊断提供坚固的根据。该体系力求做到界面友爱,利用便利,必将成为医诞辰常诊断的有力工具,大大进步医生的诊断正确性与效力。

以上为本篇毕业论文范文基于毛糙集的医学图像加强体系研究的介绍部分。

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