小波变换在医学图像处理中的应用

尚珍　聂泽花

摘 要： 利用小波变换的理论分析对近年来小波变换在医学图像处理方面的应用进行综述并分析其局限性。如：一阶导数小波函数图像的边缘提取；利用小波变换进行图像分解以提高信噪比；基于小波变换对图像通过低频分解系数进行增强处理；小波变换在医学图像压缩中局部信号的处理；基于小波的图像融合等。提出小波变换与其他技术的综合应用是远程医学图像传输的发展趋势。

关键词： 小波变换； 图像处理； 局限性； 改进方法

中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2016）08-56-04

Abstract： The application of wavelet transform in medical image processing is reviewed and the limitation is analyzed in this paper. Such as first-order derivative wavelet function image edge extraction； image decomposing with wavelet transform to improve the signal-to-noise ratio； image enhancement processing with low frequency decomposition coefficient based on wavelet transform； using wavelet transform to process the local signals in medical image compression； the image fusion method based on wavelet etc. It is proposed that the comprehensive application of wavelet transform and other technologies is the development trend of remote medical image transmission.

Key words： wavelet transform； image processing； limitation； improvement method

0 引言

在医学技术的发展中，医学影像技术无疑成为其中一个重要分支，其发展使医生能直接观察到人体内部病变的部位，确诊率提高。医学图像采集与图像后处理成为衡量医学影像技术水平的标志之一，图像变换的处理思维和处理方法是一个涉及多学科的焦点问题，图像变换将空间域中表达的图像转换到变换域后，利用变换域中的特定方法对其进行处理[1]。采用图像变换的好处至少可归结为两个：①在变换域中的某些处理手段与滤波相联系，过程直观；②利用变换能够简化计算或作某种特殊应用，处理方便。因此就应用角度而言，傅里叶变换（Fourier transform）、离散余弦变换（Discrete cosine transform）和小波变换（Wavelet transform）可以将图像变换看作是简化问题求解的一种技巧，图像变换被广泛运用于图像特征提取、图像增强、图像压缩和图像识别等领域。但小波变换在图像处理中可达到独有的效果，特别是在医学局部性病灶的影像图像分析中优势明显，本文综述其在医学图像处理中的应用。……