• 直方图修改 • 图像平滑 • 图像边缘锐化 • 伪彩色增强
• histeq() • imadjust() • fspecial() • filter2() • conv2() • medfilt()
• 灰度直方图均衡化。均匀量化的自然图像
的灰度直方图通常在低灰度区间上频率较 大，使得图像中较暗区域中的细节看不清 楚，采用直方图修整可使原图像灰度集中 的区域拉开或使灰度分布均匀，从而增大 反差，使图像的细节清晰。
• consx=[consx;yo.*cos(xo)];%将x，y值从极坐标
系转换到直角坐标系
• consy=[consy;yo.*sin(xo)]; • consz=[consz;ones(1,length(xo))*iLayer*(-
4.0)];%为每一切片层赋予z坐标值，iLayer为层数
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缘检测的要求比较高；
• 而体重建直接基于体数据进行显示，避免了
重建过程中所造成的伪像痕迹，但运算量较 大。
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• 为了有利于从图像中准确地提取出有用的
信息，需要对原始图像进行预处理，以突 出有效的图像信息，消除或减少噪声的干 扰。
• 图像格式的转换与读写 • 图像增强
• 在提取边界时，首先采用逐行扫描图片的办法，
通过比较相邻点的像素值，找到图片边界上的一 个点，作为切片边界的起点。然后从边界起点开 始，逐点判断与之相邻的八个点，如果某点为图 片的边界点则记录下，并开始下一步判断，直到 获得所有的边界点。
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• 重建数据的采集 • 边界轮廓曲线表面绘制 • 设置图像的颜色及阴影效果 • 设置图像光照效果 • 设置图像的显示效果
• 灰度变换法。照片或电子方法得到的图像，
常表现出低对比度即整个图像偏亮或偏暗， 为此需要对图像中的每一个像素的灰度级 进行标度变换，扩大图像灰度范围，以达 到改善图像质量的目的。
• 平滑与锐化滤波。平滑技术用于平滑图像中的噪
声，基本采用在空间域上的求平均值或中值，或 在频域上采取低通滤波。在MATLAB中，各种滤波 方法都是在空间域中通过不同的卷积模板即滤波 算子实现，可用fspecial()函数创建预定义的滤波 算子，然后用filter2()或conv2()函数在实现卷积 运算的基础上进行滤波。中值滤波是一种基于排 序统计理论的抑制噪声的非线性信号处理技术， 其在除去图像中的孤立点、线的噪声的同时，很 好地保护了图像的边缘信息，适用于一些线性滤 波器无法胜任地场合。
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研究工具与研究基础
•C • VTK • MITK • MATLAB
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• 边界轮廓曲线表面绘制 • surf(consx,consy,consz);%利用surf()函数
进行三维表面绘制。
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• 设置图像的颜色及阴影效果。 • colormap(gray);%利用colormap()函数为图
像定义颜色集
• shading flat;%利用shading定义显示图像的
颜色阴影
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• 正确读取DICOM图像后，通过选择合适的
窗宽、窗位，将窗宽范围内的值通过线性 或非线性变换转换为小于256的值，将CT图 像转换为256色BMP图像。
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• 图像增强就是根据某种应用的需要，人为
地突出输入图像中的某些信息，从而抑制 或消除另一些信息的处理过程。使输入图 像具有更好的图像质量，有利于分析及识 别。
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• 计算机三维表面重建是指首先运用图像技
术从二维图像中分割出兴趣区的轮廓曲线， 然后经图形处理，得到其三维结构，从而 再现原物体的空间结构。因此，对于三维 表面重建而言，边界轮廓的提取尤为重要。
• 为了便于面部边界的提取，先对各CT图片进行颜
色处理，去掉非有效区，如头发、支架等部分， 并使其色素尽量减少。
重建实验中，重建速度快，显示效果良好， 便于各类非计算机专业人士推广应用。
• 三维重建技术的实现方法包括两种：
• 一种是通过几何单元拼接拟合物体表面来
描述物体的三维结构，称为表面重建；
• 另一种是直接将体像素以一定的颜色和透
明度投影到显示平面的方法，称为体重建。
• 表面重建运算量小，表面显示清晰，但对边
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• 运用傅立叶级数的系数，求出边界上若干个点x，
y向坐标值，并为其加上适当的z坐标值
• xo=[0:pi/180:2*pi];%x的值在[0,2π]中选取 • yo=yo+a(i)*cos((i-1)*xo)+b(i)*sin((i-1)*xo);%
通过傅立叶系数求y值，其中yo初始值为a0
• 医学图像三维重建为人体结构提供了真实、
直观的反映，便于医学人员对病灶的观察 及手术的进行。但图像三维重建编程实现 困难，不易被非计算机专业人士所掌握。
• MATLAB
MATLAB6.5
• MATLAB6.5的图像处理工具箱实现了断层
图像的三维表面重建及体重建，原理简单， 编程实现方便。
• 在对头部CT图片进行的三维表面重建及体