医学图像处理在医疗领域扮演着至关重要的角色。本文将为您介绍一些常见的医学图像处理算法。
常见算法
图像增强
- 灰度变换：通过调整图像的灰度值，增强图像的对比度。
- 锐化：通过增强图像的边缘，使图像更加清晰。
- 滤波：去除图像中的噪声，提高图像质量。
图像分割
- 阈值分割：将图像分为前景和背景两部分。
- 区域生长：基于种子点，将具有相似特征的像素点合并成区域。
- 边缘检测：检测图像中的边缘信息。
图像配准
- 相似性度量：通过比较两个图像的相似度，实现图像配准。
- 变换方法：通过变换实现图像之间的对齐。
图像重建
- 迭代重建：通过迭代优化算法，重建图像。
- 深度学习重建：利用深度学习模型，实现图像重建。
更多内容
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医学图像处理示例