IV基于Python腳本語言的一個商用醫(yī)學(xué)影像處理系統(tǒng)設(shè)計摘要在現(xiàn)代的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中,醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)伴隨著電子計算機(jī)與影像科學(xué)技術(shù)的進(jìn)展,開始逐漸形成了生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)展中最主要的又一個醫(yī)學(xué)重要分支。CT成像本身存在空間清晰度參數(shù)和層厚度參數(shù)、人體腔內(nèi)的組織和器官的蠕動情況等諸多的外部干擾因素,這同時也直接導(dǎo)致出現(xiàn)了醫(yī)學(xué)影像中存在的噪聲和污染、細(xì)節(jié)信號的隱藏、病灶邊界的模糊等諸多問題,對影像醫(yī)學(xué)的診斷水平和影像處理結(jié)果的客觀準(zhǔn)確性都產(chǎn)生巨大了的潛在影響。醫(yī)學(xué)圖象處理是計算機(jī)與醫(yī)學(xué)影像的交叉發(fā)展，利用電腦采集的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理，可以極大地提高對圖像的處理能力。進(jìn)而提高了醫(yī)學(xué)檢測的精度和準(zhǔn)確性。醫(yī)療圖像處理技術(shù)對于生物醫(yī)學(xué)研發(fā)、醫(yī)療教育等領(lǐng)域有著重大價值,但是因?yàn)樯虡I(yè)醫(yī)療圖像處理技術(shù)開發(fā)周期長,設(shè)計復(fù)雜度較高,從而導(dǎo)致商業(yè)醫(yī)療圖像處理設(shè)備比較昂貴,雖然現(xiàn)在已有部分商業(yè)醫(yī)療影像處理的案例導(dǎo)致商業(yè)醫(yī)療圖像處理技術(shù)的設(shè)計復(fù)雜度大大降低,然而，由于這些研究開發(fā)的案例中并沒有提供先進(jìn)的醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)，所以本論文采用Python腳本語言來開發(fā)一個商用醫(yī)學(xué)影像處理軟件,主要功能涉及對人體CT影像進(jìn)行直方圖灰點(diǎn)變換、邊緣分析、平滑過濾以及閾值分離等功能的實(shí)現(xiàn)。以圖像處理高新技術(shù)為基礎(chǔ),應(yīng)用Python圖象處理技術(shù)的軟件包,對醫(yī)療圖像處理具有了良好的品質(zhì)提高效果,這樣就能綜合地抽取醫(yī)學(xué)影像處理數(shù)據(jù),從而確定了疾病信息的病灶部位,從而提升了判斷的準(zhǔn)確性。關(guān)鍵詞：Python；界面開發(fā)；圖像處理；邊緣檢測目錄TOC\o"1-3"\h\u266961、緒論 588521.1引言 5216571.2選題背景及意義 619791.3研究現(xiàn)狀 738261.3.1國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 7253221.4論文結(jié)構(gòu) 820142、圖像處理的發(fā)展歷史及發(fā)展趨勢 9238982.1圖像處理的發(fā)展歷史 9233072.2圖像處理的發(fā)展方向 9179153、圖像處理技術(shù) 10322143.1圖像存儲與標(biāo)準(zhǔn) 10159233.2文件格式 1139733.3圖像偽彩色增強(qiáng) 11178563.4圖像濾波 1116422（1）均值濾波 1126274（2）中值濾波 11110963.5圖像分割 122342（1）閾值分割 1211931（2）邊緣分割 12311234、基于Python的醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng) 13160834.1開發(fā)工具簡介 13133264.2系統(tǒng)包含的功能 1379644.2.1系統(tǒng)主界面 14288344.2.2圖像增強(qiáng) 15110554.2.3圖像分割 17308724.2.4圖像變換 1914813五、全文總結(jié) 2322401參考文獻(xiàn) 251、緒論1.1引言 隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，以及Python技術(shù)的應(yīng)用,在圖片辨識中,將更多的圖片使用Python進(jìn)行處理教學(xué)將會變得更快速簡單,所以我們在Python上進(jìn)行醫(yī)療影像處理的研究,不但便于今后進(jìn)行基于python的醫(yī)學(xué)圖像處理課堂教學(xué)與實(shí)驗(yàn)效果演示,而且還能夠?qū)⒁院蟮尼t(yī)學(xué)圖像處理教學(xué)更好地和新一代人工智能技術(shù)進(jìn)行融合。1.2選題背景及意義隨著人類生命質(zhì)量的改善以及醫(yī)療數(shù)字科技的蓬勃發(fā)展,現(xiàn)代人對自己的衛(wèi)生素質(zhì)也越來越重視。而醫(yī)療影像科技的蓬勃發(fā)展,使其在疾病診斷、術(shù)后規(guī)劃和檢查、處理病情等方面都具有了無法取代的功能,已成為現(xiàn)今醫(yī)學(xué)接受和使用的主要治療手段和環(huán)節(jié)REF_Ref30556\r\h[1]。不但給醫(yī)師的判斷和治療提供了依據(jù),同時也因其快捷、無創(chuàng)、經(jīng)濟(jì)等特性而在臨床上獲得了應(yīng)用,尤其是針對手術(shù)過程中的各個環(huán)節(jié)所起到的巨大輔助效果，同時也對新興的中遠(yuǎn)程治療領(lǐng)域,有著很大的實(shí)際價值和意義REF_Ref12279\r\h[2]。目前,人類醫(yī)學(xué)對各種臨床醫(yī)學(xué)技術(shù)圖像信息質(zhì)量的準(zhǔn)確掌握已大部分是源自應(yīng)用于各種B超、彩色脈沖多普勒、X射線顯微立體透視、核磁共振立體成像系統(tǒng)以及各種醫(yī)用和各類特種醫(yī)療電子內(nèi)窺鏡系統(tǒng)以及用于各種設(shè)備高度數(shù)字化和管理自動化的各種高級醫(yī)用圖像裝置。通常的情況條件下,由各種醫(yī)療儀器設(shè)備成像所能獲得到的各種醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量性能的高低優(yōu)劣都和各種醫(yī)療器械本身的光學(xué)成像技術(shù)原理,所依處的外界環(huán)境因素及醫(yī)療機(jī)器設(shè)備自身固有的光學(xué)參數(shù)等都是存在著密不可分的相互關(guān)系,但是在面對這些不可克服抗力因素下所可能造成的醫(yī)學(xué)圖像的損壞問題與圖像畸變的問題,我們還必須考慮利用數(shù)碼影像的處理技術(shù)，正確地處理和處理醫(yī)學(xué)影像,使其信號特性更加適應(yīng)于臨床治療的預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)和需要,以便產(chǎn)生更加豐富的醫(yī)療臨床參考價值REF_Ref30954\r\h[3]。這樣對一些人眼很難直接進(jìn)行正確診斷的臨床圖像,通過計算機(jī)對其圖象信號加以處理,就能夠比較符合人眼的觀察,可以迅速、精確、安全地獲取有用信息。本項(xiàng)目采用Python編程語言，用于圖象處理系統(tǒng)的軟件開發(fā),該系統(tǒng)軟件一方面可以進(jìn)行課堂教學(xué)使用,在課堂教學(xué)中通過引入圖形分析方法,將復(fù)雜的運(yùn)算方法轉(zhuǎn)化為簡單的實(shí)際操作,并通過比較圖像在處理前后的結(jié)果,通過這種方法，可以增強(qiáng)學(xué)習(xí)者對數(shù)據(jù)的直覺,一方面能極大地調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情,另一方面可以在課堂教學(xué)中同時提供給學(xué)習(xí)者的課堂上和課后的實(shí)際應(yīng)用,這樣不但能夠鞏固課堂上學(xué)到的知識,同時也可以訓(xùn)練學(xué)生的實(shí)踐能力。1.3研究現(xiàn)狀1.3.1國內(nèi)外研究現(xiàn)狀近年來,工業(yè)、航空航天、軍工、醫(yī)療健康等諸多應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域都對數(shù)字圖像分析處理技術(shù)的應(yīng)用需求也愈來的愈高。不管是在人們?nèi)粘Ｉ钪羞€是在建筑的運(yùn)用過程中所涉及到的建筑照片大多數(shù)都為數(shù)字照片。數(shù)字圖像是指以至少一個數(shù)位陣列所表示出來的一組圖像,而構(gòu)成這一組數(shù)位陣列中的其他所有的部分也就都被統(tǒng)稱為數(shù)字像素,圖像通常采用以二進(jìn)制編碼的數(shù)學(xué)方法來描述這些圖像陣列中所有的這些特定點(diǎn)。由于現(xiàn)代計算機(jī)技術(shù)日新月異的高速發(fā)展,圖象的日益復(fù)雜清晰,所需計算機(jī)處理出的各種圖象信息量也就來越多,數(shù)據(jù)處理過程的運(yùn)算速度也愈來的愈趨慢,所以要選擇圖象信息的處理運(yùn)算速度快、程序的編寫簡便,同樣的嵌入性語言來進(jìn)行圖像處理程序的開發(fā),可以說大大的地可以提高了處理圖像的運(yùn)算速度,程序的編寫更加容易,同樣的嵌入性的語言來進(jìn)行圖像處理程序的開發(fā),可以說大大的地可以提高了處理圖像的速度REF_Ref30987\r\h[4]。目前國內(nèi)外不少研究者都采用了MATLAB作為大數(shù)據(jù)分析開發(fā)的工具,Python編程語言相對于MATLAB來說，是一種對編程更簡單，更嚴(yán)格的編程語言,最主要的一個優(yōu)點(diǎn)則是由于其的開放性與免費(fèi),同時也由于其Python庫語言的應(yīng)用的范圍更加的靈活性、廣泛,在圖像信息處理技術(shù)領(lǐng)域中的VideoCapture庫、PIL庫(PythonImagingLibraryPython)庫以及Pytesser庫都僅僅只是給學(xué)者朋友們帶來的了幾個初步的印象,而后ScikitLearn突起。這是在NumPy,SciPy和matplotlib庫的基礎(chǔ)上建立起來的,依靠其通用性、開源化的特性可以作為一種更加簡單易用而又有效實(shí)用的數(shù)據(jù)信息挖掘分析工具和數(shù)據(jù)信息分析處理方法的開發(fā)應(yīng)用工具使用REF_Ref31013\r\h[5]。另外，開放源代碼庫（OpenCV）和跨平臺的計算機(jī)視覺庫（OpenCV）也是相當(dāng)?shù)膬?yōu)秀,已開發(fā)完成包括了的圖像處理等計算機(jī)視覺技術(shù)的使用等方面的標(biāo)準(zhǔn)化的方法,其中的大部分都使用到了C++的編程語言完成,它提供的各種主要的接口幾乎涵蓋到了C、C++、Python、Java語言和MATLABREF_Ref31042\r\h[6]。由于人工智能的蓬勃發(fā)展,現(xiàn)在已經(jīng)開始有人使用Python實(shí)現(xiàn)影像處理,比如圖象增強(qiáng)、圖象分離、鏡像等,而python所具有的快速開發(fā)能力和面向?qū)ο蟮仍S多特性,也是在其他編程語言庫中所無可相比擬的,并且PIL庫中還同時提供出了大量的操作模板:Image、ImageDraw以及ImageEnhance這三個模板。Image類也是PIL類中最主要的一個類型之中能夠用來進(jìn)行一些簡單的圖片的讀取﹑旋轉(zhuǎn)﹑格式轉(zhuǎn)換、圖片大小調(diào)整等操作REF_Ref31088\r\h[7]。圖片分割的分類方式也有很多,整合開發(fā)環(huán)境與PyCharm,可以完成各種的圖片劃分,有很多時候可以使用OpenCV庫中的函數(shù)來實(shí)現(xiàn),而相應(yīng)的輔助庫也可以使用pipinstall命令來實(shí)現(xiàn)使用。Python是一種用于解釋類的高級程序，它擁有一個包含大量標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)庫,并且在Python社區(qū)中它還提供給了用戶大量的第三方模板庫REF_Ref31121\r\h[8]。據(jù)來自全球最著名的代碼托管平臺Github中得到的最新有關(guān)的消息中指出,Python作為編程語言之一現(xiàn)在幾乎已經(jīng)完全變成了流行世界上的三種編程語言的首選的編程語言之一,Python作為編程語言所具有的這諸多的優(yōu)點(diǎn)也使得了其能夠迅速成為當(dāng)今流行于世界上的三種熱門的編程語言之一REF_Ref31150\r\h[9]?，F(xiàn)在,在醫(yī)學(xué)圖像的加工和分析領(lǐng)域,有許多開源的醫(yī)學(xué)應(yīng)用和系統(tǒng)軟件，Python和OpenCV都在使用,Python和OpenCV為我們提供了許多開放源碼的醫(yī)學(xué)圖片處理工具REF_Ref31176\r\h[10]。1.4論文結(jié)構(gòu)本文的章節(jié)結(jié)構(gòu)安排如下：緒論。最開始對選題的背景和作用加以了說明,然后對目前國內(nèi)外的研究狀況做了簡要的介紹，并對Python腳本語言在醫(yī)療影像處理中的優(yōu)勢進(jìn)行了闡述。圖像處理的發(fā)展歷程與發(fā)展趨勢。介紹了圖像信息處理和傳輸過程中一些常見問題的相關(guān)國際標(biāo)準(zhǔn),并分別對其中各個主要圖像的處理傳輸技術(shù)問題，并給出了Python醫(yī)療影像處理系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)方法。全文總結(jié)，針對本系統(tǒng)進(jìn)行一個總結(jié)，講述該系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)以及醫(yī)學(xué)圖像處理未來的發(fā)展期望。致謝。

2、圖像處理的發(fā)展歷史及發(fā)展趨勢2.1圖像處理的發(fā)展歷史(1)20世紀(jì)20年代-Bartline電纜圖片傳送系統(tǒng)美國報紙行業(yè)最先采用了圖象處理技術(shù),將Bartlanr電纜圖像傳送系統(tǒng)傳輸一幅數(shù)字圖像所需要的時間,從原來一個月左右的時間縮短到了三個小時以內(nèi)。用電纜傳送圖片,先要對進(jìn)行解碼,之后再在接收端用特制的打印裝置重新處理圖像,由于Bartlane系列的升級,圖象品質(zhì)獲得了提高,也增強(qiáng)了圖象的灰度層次。（2）20世紀(jì)60年代--信息技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了圖像處理一九六四年,對"旅行者7號"上拍攝的大部分照片都采用了計算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,從而提高了照片質(zhì)量;該技術(shù)目前已在美國的阿波羅載人登月飛機(jī)等空間探測器上有所應(yīng)用。（3）20世紀(jì)70年代--圖像處理開始應(yīng)用于醫(yī)學(xué)Godfrey和G.N.Hounsfield先生,以及Allan博士和M.Cormack博士,因?yàn)樵诋?dāng)年他們倆所能研究到的課題都是關(guān)于"斷層(CT)"相關(guān)技術(shù)問題而因此能夠通過合作而共同的獲得到了當(dāng)年的諾貝爾生物醫(yī)學(xué)獎,他在背后所提出來的另一項(xiàng)最主要的科研發(fā)展思路則都是關(guān)于如何更有效的利用計算機(jī)的軸向斷層成像技術(shù)(ComputerisedAxialTomography(CAT))。（4）20世紀(jì)80年代90年代--多媒體技術(shù)；圖像壓縮、文字提取遙感：衛(wèi)星、航空。安全：指紋識別、視頻跟蹤及監(jiān)控系統(tǒng)等。醫(yī)療：整形，立體腦圖像配準(zhǔn)，核磁共振成像研究，虛擬支氣管內(nèi)窺鏡。視頻和多媒體系統(tǒng)。工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用。電子商務(wù)等領(lǐng)域逐漸蓬勃發(fā)展。2.2圖像處理的發(fā)展方向圖像處理技術(shù)的發(fā)展方向有四個：(1)朝高速，高清晰度,立體化,多媒體,智能化和標(biāo)準(zhǔn)化等方面的發(fā)展,具有特色。這意味著不僅是要提高電腦的運(yùn)算速度,還有就是A/D速度和D/A運(yùn)算的速度也都必須要實(shí)時化。(2)提升清晰度。重點(diǎn)是提升采集分辨率和顯示清晰度,其主要問題是顯像管的制造質(zhì)量和像素圖形刷新存取速率。(3)立體化。圖形為二維數(shù)據(jù),而數(shù)量更大的三維空間圖形將隨意進(jìn)行繪圖和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的發(fā)展,將獲得應(yīng)用。(4)多媒體技術(shù)化.在20世紀(jì)90時代產(chǎn)生的新多媒體領(lǐng)域,其核心技術(shù)在于對圖象信息的縮小,目前關(guān)于數(shù)據(jù)壓縮的國外技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)已有很多種,并且還在蓬勃發(fā)展中,并將向著人們接受和管理信息最自然的方法發(fā)展。(5)現(xiàn)代化。力求使電腦認(rèn)知和了解可以依照人的認(rèn)知和思維實(shí)際工作,可以充分考慮到主觀思維概率和非邏輯思維。(6)規(guī)范化.從總體上講,圖像處理技術(shù)目前還缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。2、圖像技術(shù)和數(shù)碼技術(shù)的融合。走向立體影像或立體影像的發(fā)展。3、智能硬件晶片的發(fā)展與探索。當(dāng)前，因?yàn)榕c多媒體技術(shù)的密切聯(lián)系,智能硬件晶片也已經(jīng)愈來愈多了,例如美國Thomson集團(tuán)ST13220,利用Systolic技術(shù)構(gòu)建了運(yùn)動預(yù)測儀,把影像數(shù)據(jù)處理的許多功用都固化在了晶片上,為實(shí)際工作。4、新概念與新方法的研究。目前圖像處理電路研究已經(jīng)過了初創(chuàng)造階段、發(fā)展期、應(yīng)用階段和應(yīng)用期,近年來,許多新技術(shù)被引進(jìn),許多新的計算方法被應(yīng)用到了Wavelet、Fractal、Morphology等，遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等,當(dāng)中Fractal技術(shù)廣泛應(yīng)用于圖像信息加工、繪圖加工、圖像分析,并且還應(yīng)用于物理學(xué)研究、計算機(jī)數(shù)學(xué)、生命、神經(jīng)系統(tǒng)和音樂教育等領(lǐng)域。3、圖像處理技術(shù)3.1圖像存儲與標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)代影像科技飛速發(fā)展,醫(yī)療圖像的研究與發(fā)展也日益深入走向日益完善,使用的范圍也在日益的擴(kuò)大,帶來醫(yī)療的綜合效益越來越明顯,它將能夠幫助更好地和輔助臨床醫(yī)務(wù)人員更清晰、直接準(zhǔn)確地觀察看到患者身體組織結(jié)構(gòu),使現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)能夠與現(xiàn)代醫(yī)院診斷、科研在工作實(shí)踐與實(shí)踐教學(xué)過程中要擔(dān)當(dāng)?shù)闷鹬匾?zé)任。其主要弊端一點(diǎn)也都很明顯,就是由于各種移動醫(yī)療設(shè)備的生成醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)信息的處理方法和數(shù)據(jù)保存文件的存儲格式的不同,使得其功能在實(shí)際使用過程中受限。為了盡快解決好這一問題，美國放射學(xué)會與美國電子廠商聯(lián)盟在一起共同組建成立了這樣一個技術(shù)委員會,委員會首先推出了一個醫(yī)療數(shù)位影像及傳送接口標(biāo)準(zhǔn),即DICOM標(biāo)準(zhǔn),使美國所有的醫(yī)療電子設(shè)備之間的傳輸接口標(biāo)準(zhǔn)都實(shí)現(xiàn)到了完全統(tǒng)一,減少了不同醫(yī)療設(shè)備所生成的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)之間的存儲數(shù)據(jù)格式、傳送數(shù)據(jù)格式上的巨大差別,并最終在公元一九九三年正式推出了醫(yī)療數(shù)位圖像存儲及數(shù)據(jù)傳送規(guī)范REF_Ref32662\r\h[11]。3.2文件格式DICOM圖像文件若要獲得有效顯示,需要先將轉(zhuǎn)換成一個與之相兼容的標(biāo)準(zhǔn)圖像格式,這通常也是基于DICOM圖形標(biāo)準(zhǔn)所產(chǎn)生的。一般最簡單有效的圖像轉(zhuǎn)換的方法當(dāng)然也是我們先確定要如何將它轉(zhuǎn)換成與醫(yī)療設(shè)備所產(chǎn)生出來的醫(yī)療設(shè)備所無關(guān)位圖的圖像,在具體實(shí)施圖像轉(zhuǎn)換的操作過程以前需要我們要先根據(jù)實(shí)際需要先確定通過DICOM圖像文件標(biāo)簽中的關(guān)于圖像值的這幾個最重要的信息來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)獲取與計算,隨后我們再依次按照我們從數(shù)據(jù)元素的標(biāo)簽信息中提取所能獲取的到圖片的一些相關(guān)的信息,使用由這些醫(yī)療設(shè)備所能生成的圖片中的那些圖片實(shí)際的相關(guān)物理數(shù)據(jù)來替代掉在這些DICOM文件標(biāo)簽信息中的和這些圖片中所處相應(yīng)的位置上的像素點(diǎn)的有關(guān)實(shí)際的相關(guān)物理數(shù)據(jù),最后我們需要再來依次的使用一些相關(guān)的算法進(jìn)行的轉(zhuǎn)換和計算來將這些圖片的實(shí)際相關(guān)的相關(guān)物理數(shù)據(jù)來轉(zhuǎn)換成符合我們的相應(yīng)所需要的醫(yī)療設(shè)備的實(shí)際無關(guān)位的圖像素灰度數(shù)據(jù),并來加以顯示REF_Ref32705\r\h[12]。3.3圖像偽彩色增強(qiáng)偽彩增強(qiáng)法原理是指將同一灰度圖像中的幾乎所有的不同的灰度級,通過一個線性的或完全非線性的灰度映射函數(shù)來轉(zhuǎn)換成一個完全的不同灰度的偽彩色,并可從中直接得到彩色圖像。它的優(yōu)勢在于使用了偽色增強(qiáng),能夠更高效地獲得圖像信號在原圖中更好的識別細(xì)節(jié)，更好的識別目標(biāo)。3.4圖像濾波醫(yī)學(xué)圖象不僅涉及人們感興趣的區(qū)域同時還具有干擾影響,盡管對圖象進(jìn)行了灰度化處理,但是圖像難免會存在噪聲。那么噪聲是怎么產(chǎn)生的呢,噪聲是因?yàn)樵O(shè)備、環(huán)境等因素在圖象中產(chǎn)生的過程形成的,而為了能過使對圖像影響因素能夠變小,因此我們可以采用對圖象進(jìn)行濾波去噪。一般對圖像濾波的方式主要有如下幾類:（1）均值濾波均值濾波顧名思義,是將圖像范圍內(nèi)的所有圖像進(jìn)行平均化處理以抑制噪聲。該方案的另一個很大的缺陷就是會出現(xiàn)感興趣區(qū)域同時也會被模糊化現(xiàn)象。這類濾波器能夠使用各種方式實(shí)現(xiàn)均值,其中包含了算術(shù)平均數(shù)、幾何均值,以及諧波平均數(shù)等。（2）中值濾波中值濾波基本原則是將在圖象或序列信號中心點(diǎn)所在象素點(diǎn)的小數(shù)值替換為在該區(qū)域的中值,這樣某些灰階值比較特別的節(jié)點(diǎn)就會被修改為與周圍相同的數(shù)值,進(jìn)而使這些噪音消除。這個濾波算法又由于它具有實(shí)現(xiàn)了運(yùn)算過程簡單、計算速度快、除雜噪聲效果比較良好的等諸多優(yōu)點(diǎn),所以它曾是長期以來被許多人都認(rèn)為它是非線性濾波器算法的代表。但是實(shí)際上它也并沒有無法被運(yùn)用在所有的圖像中處理,因?yàn)樗@然對于圖像有尖角時如濾去除過高的噪聲就會導(dǎo)致嚴(yán)重地?fù)p失圖像訊號中的高頻信號,從而會導(dǎo)致圖像的處理中邊緣細(xì)節(jié)的模糊不清,對其他諸如此類的圖像細(xì)節(jié)也產(chǎn)生破壞。3.5圖像分割圖像分割技術(shù)的主要目標(biāo)就在于如何把一張醫(yī)學(xué)圖片中的所有感興趣的區(qū)域都在一張含有了大量的冗余信息的醫(yī)學(xué)圖片集中被盡量地精確地被抽取出來。圖像分割技術(shù)是計算機(jī)進(jìn)行圖像特征的提取、機(jī)器學(xué)習(xí)特征的分析研究的重要基礎(chǔ),也是計算機(jī)圖像的處理技術(shù)和圖像分析技術(shù)等學(xué)科領(lǐng)域關(guān)鍵的研究前沿課題方向之一,同時，這也成為了圖象處理中的一個難點(diǎn)。以下是一些常用的圖像分割方法：（1）閾值分割閾值分割是一個相對普遍和簡單的像素劃分技術(shù),閾值分割利用灰度的均一性把像素分為一個甚至許多的閾值級別,同時針對像素部分范圍中的灰度不同選擇每一個目標(biāo)區(qū)域的閾值范圍,最后使用這些閾值進(jìn)行切割。（2）邊緣分割邊界分割法是指通過尋找圖象灰度值和其結(jié)構(gòu)不一樣的區(qū)域,而這種地方就是圖象中物體的邊界。基本思路就是首先檢查圖象中的邊界點(diǎn),因?yàn)樵趫D象中邊界處圖象的灰色值通常并不連續(xù)性,所以對這個不連續(xù)性可利用求導(dǎo)加以檢查REF_Ref8\r\h[13];然后再以特定策略把邊界點(diǎn)連接成輪廓,并成為劃分區(qū)。而邊界檢測則是找出不同地區(qū)的界限處,并判斷其最有效率的二個特征值是梯度向量的方位和幅度。

4、基于Python的醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)4.1開發(fā)工具簡介Python語言是由荷蘭數(shù)學(xué)與計算機(jī)技術(shù)理論研究學(xué)習(xí)的吉多.范羅蘇姆在一九九零年代初期所設(shè)計,作為一種工具的替代物，稱為ABC編程語言REF_Ref41\r\h[14]。Python采用了更加有效的先進(jìn)架構(gòu)，能夠更有效地實(shí)現(xiàn)面向?qū)ο蟮木幊?。Python的動態(tài)特性，以及對類類編程的理解，使得其在大部分平臺上都能快速開發(fā)出腳本，REF_Ref64\r\h[15],但是，由于平臺的不斷升級，編程語言的新功能也越來越多，所以它已經(jīng)成為獨(dú)立的大型項(xiàng)目的一種語言REF_Ref84\r\h[16]。因?yàn)镻ython語言的具有高度簡單性、可自我識別性特點(diǎn)以及高度可持續(xù)擴(kuò)展性,越來越多優(yōu)秀的軟件研發(fā)設(shè)計機(jī)構(gòu)開始在一些國外項(xiàng)目采用了Python語言進(jìn)行大規(guī)?？茖W(xué)的計算,部分全球的著名的高校也已經(jīng)開始了使用了Python語言進(jìn)行的程序開發(fā)設(shè)計教育。很多基于開放源碼庫的科學(xué)軟件和計算科學(xué)軟件中都已經(jīng)提供給了Python的界面,當(dāng)中也包含了著名的OpenCV、三維可視化的VTK、ITK等。在Python等編程語言中專門給出的科學(xué)數(shù)值計算類擴(kuò)充類庫的例子就會有更多的了,比如以下三個典型的數(shù)學(xué)運(yùn)算類庫：NumPy,SciPy,matplotlib，它們都是為Python之類的編程語言，提供了數(shù)組管理、數(shù)值運(yùn)算和繪圖等功能，所以，一個由Python編程語言和大量擴(kuò)展庫構(gòu)成的研究環(huán)境，特別有助于工程人員管理試驗(yàn)數(shù)據(jù)，制作圖表，或?yàn)榭茖W(xué)研究提供統(tǒng)計應(yīng)用。4.2系統(tǒng)包含的功能圖4-1系統(tǒng)功能模塊圖4.2.1系統(tǒng)主界面圖4-2主界面圖4.2.2圖像增強(qiáng)直方圖均衡化首先導(dǎo)入sys和cv2庫,使用sys.argv[1]函數(shù)加載輸入的圖像,在通過cv2.CvtColor函數(shù)可以將一般的照片轉(zhuǎn)化為灰色的照片，使用cv2.equalizeHist函數(shù)使灰度圖像的直方圖平衡,在利用cv2.CvtColor函數(shù)可以把圖像空間轉(zhuǎn)化為YUV的空間,cv2.equalizeHist函數(shù)均衡Y通道,最后通過cv2.cvtColor函數(shù)將其轉(zhuǎn)換回BGR格式,cv2.Imshow函數(shù)的輸出圖像。以下結(jié)果圖片為直方圖均衡化的結(jié)果:圖4-3直方圖均衡化（2）銳化處理銳化處理需要用到python的PIL庫，通過PIL庫導(dǎo)入圖像和圖像過濾器功能，image.Open和show函數(shù)來建立圖像對象的顯示,調(diào)用filter()方法完成濾波運(yùn)算,用imagefilter.sharpen函數(shù)建立filter對象,讓對象中有能使用銳化的矩陣，最后通過show函數(shù)顯示圖像。以下是圖像銳化增強(qiáng)處理結(jié)果：圖4-4銳化增強(qiáng)（3）中值濾波通過將鄰域內(nèi)的各個像素的灰度值從小到大加以排名,取其中數(shù)值為領(lǐng)域中像素的最大值。在OpenCV中使用medianBlur函數(shù)可以進(jìn)行中間值的濾波和圖像處理。圖4-5中值濾波處理4.2.3圖像分割（1）閾值分割使用PyCharm程序,通過import命令導(dǎo)入cv2、skimage、matplotlib等圖像庫,通過調(diào)用cv2.imread函數(shù)來讀取圖像,通過調(diào)用skimage.filters.threshold_*函數(shù)來實(shí)現(xiàn)圖像閾值分割。以下是閾值分割的結(jié)果：圖4-6閾值分割（2）邊緣檢測：邊緣檢測有三個方法能夠?qū)崿F(xiàn)檢測,Sobel、canny、log算法,通過Python-OpenCV中的canny庫就能夠檢測圖像的界限,然后使用參數(shù)minVaL和maxVaL來設(shè)定最小最大的閾值,然后使用參數(shù)aperture_size找到圖片的梯度,然后再使用參數(shù)gradient來找到梯度為彌散矩形波的公式,由此可以進(jìn)行邊緣檢測,下面是邊緣提取的結(jié)果：圖4-7Sobel邊緣提取圖4-8canny邊緣提取圖4-9log邊緣提取4.2.4圖像變換（1）傅里葉變換：傅里葉轉(zhuǎn)換主要使用python中numpy包中的fft函數(shù)來完成，首先導(dǎo)入numpy包，然后通過函數(shù)numpy.linespace（）設(shè)定自變量x的區(qū)間范圍，通過函數(shù)numpy.cos（x）設(shè)置y的值是cos（x），使用函數(shù)plt.subplot（2.1.1）將圖形分為兩部分，最后使用函數(shù)numpy.fft.fft（）進(jìn)行一維傅里葉變換，使用函數(shù)pit.show（）顯示圖像。以下圖片的傅里葉變換的轉(zhuǎn)換結(jié)果：圖4-10傅里葉變換（2）偽彩色增強(qiáng)利用PyCharm編程,用import命令導(dǎo)入cv2，然后利用cvtColor進(jìn)行色彩空間的轉(zhuǎn)換從而實(shí)現(xiàn)圖像偽彩色增強(qiáng)。以下是偽彩色增強(qiáng)的結(jié)果：圖4-11偽彩色增強(qiáng)（3）幾何變換：利用python可以基于image模塊實(shí)現(xiàn)圖象的寬度的變化、轉(zhuǎn)動的視角,以及圖象的傾斜,圖象的縮放采用resize()成員醫(yī)數(shù),可以對圖象執(zhí)行縮放,可以在入?yún)⒅幸?guī)定縮放后的寬度,圖象的轉(zhuǎn)動采用成員函數(shù)rotate(),可以對圖象執(zhí)行轉(zhuǎn)動在入?yún)⒅幸?guī)定按逆時針方向轉(zhuǎn)動的視角,圖象的傾斜采用transpose()成員函數(shù).在入?yún)⒅锌梢栽O(shè)定轉(zhuǎn)換方式,從而實(shí)現(xiàn)圖像的幾何變換。以下是幾何變換的結(jié)果：圖4-12左旋轉(zhuǎn)圖4-13右旋轉(zhuǎn)五、全文總結(jié)本課題的研究中，我閱讀了很多有關(guān)的資料，深入的研究算法之后，認(rèn)真的編寫程序，本文介紹了一種以Python為核心的醫(yī)學(xué)影像處理系統(tǒng)。本文主要完成了如下工作。程序設(shè)計方面的主要研究成果:在掌握了Python腳本語言之后,并了解Pytohn腳本腳本的編寫環(huán)境之后,深入研究了現(xiàn)有圖像處理軟件系統(tǒng)的基本架構(gòu)和組成,以及基本的圖象處理算法編程方法。經(jīng)典圖象處理算法研究：幾種典型圖象處理算法的研究。在理解算法的基礎(chǔ)上，將算法轉(zhuǎn)換為Python，然后將其寫入到程序中。系統(tǒng)在醫(yī)學(xué)圖像處理方面的應(yīng)用:本系統(tǒng)主要分為以下幾個模塊：圖像增強(qiáng)模塊:目前的影像強(qiáng)化技術(shù)在臨床當(dāng)中使用十分普遍,Python圖像處理工具包,可以簡單的完成如直方圖象均衡化、圖像銳化處理過程。圖像分割模塊:生物醫(yī)學(xué)圖象的分離為目標(biāo)分離、特征提取以及參數(shù)的量化檢驗(yàn)創(chuàng)造了物質(zhì)基礎(chǔ)和必要條件,使更高層的生物醫(yī)學(xué)圖象理解與檢驗(yàn)變?yōu)榭赡?。在本模型中融合了常用的分離方法,如利用峰谷來實(shí)現(xiàn)圖像分離,并且支援了四個最常用算子的邊緣檢測功能。（3）圖像變換模塊：圖象的幾何變換是利用操作界面進(jìn)行圖象的壓縮、翻轉(zhuǎn)和鏡像的運(yùn)算,將圖象轉(zhuǎn)換為可表示的圖象,而灰度轉(zhuǎn)換是根據(jù)一定的色彩變化關(guān)系，將源圖象中的每個圖象的灰度值逐個地轉(zhuǎn)換成不同的灰度值,其目的是為提高畫質(zhì),使圖象的表示結(jié)果更為生動清晰。圖像運(yùn)算模塊：圖像計算處理技能,一般常見的計算方法分為如下幾類:點(diǎn)計算、幾何算法、代數(shù)計算和邏輯計算。本模組目前融合了一般的線性變換功能,即可對圖片的亮度、對比度等作微小的調(diào)節(jié),并支援對醫(yī)療圖片的擴(kuò)大、壓縮、鏡像等處理過程。與此同時,還在該模組中增加了目前醫(yī)院普遍使用的醫(yī)療圖片開窗顯示技術(shù),能夠透過設(shè)定適當(dāng)?shù)拇皩?、窗位?shí)現(xiàn)對醫(yī)療圖片的管理任務(wù)。本系統(tǒng)主要完成了基本的圖像處理功能，可以滿足圖像處理的基本要求，具有很好的可擴(kuò)展性，另外軟件界面較為友好，當(dāng)然本系統(tǒng)也有許多不足的地方。1.軟件中的圖像處理功能還應(yīng)繼續(xù)完善和添加。

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