IV Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2012

На сегодняшний день один из самых перспективных  методов послойного исследования внутренней структуры объекта считается метод компьютерной томографии, но изображения получаемых этим методом подвергается зашумленности из-за различных факторов, поэтому обработка томограмм считается актуальным направлением исследования.  

Для решения проблемы улучшения качества компьютерных томограмм   предлагается использовать различные математические методы обработки медицинских изображении средствами MATLAB. В данной статье  будут описаны два  метода, позволяющие получить более контрастные и детальные компьютерные томограммы.

Первый метод - создание изображения с равномерным фоном. На рисунке 1а представлено исходное изображение, получаемое с помощью компьютерного  томографа.

Рассматриваемое изображение характеризуется неравномерной засветкой фона по полю изображения. Поэтому сначала с помощью операции морфологического раскрытия оценим интенсивность фона. При выполнении операции морфологического раскрытия используется структурный элемент, для этого используется функция imopen, которая выполняет морфологическое раскрытие. При этом также используется функция strel для создания структурного элемента в виде диска с радиусом 15.

С помощью команды surf создается цветная параметрическая поверхность, которая дает возможность просматривать прямоугольную область исследуемого изображения. Функция surf работает с данными, которые представлены в формате double. На основе этого можно проводить анализ фона исследуемого изображения. В результате (см. рисунок 2) можно определить уровень контрастности всего исследуемого изображения, а также определить необходимость усиления или ослабления контраста отдельных частей изображения.

Для создания изображения с более равномерным фоном, вычтем изображение фона background из исходного изображения I с помощью команды imsubtract. После этого отображаем полученное изображение с более равномерным фоном (см. рисунок 3а). После вычитания, полученное изображение будет иметь более равномерный фон и будет более темным. Используем функцию imadjust для повышения контраста изображения. Функция imadjust увеличивает контраст изображения путем растяжения значений интенсивностей динамического диапазона (см. рисунок 3б).

Еще одним методом повышения качества изображения является обработка с помощью метода  растяжения гистограммы. Полутоновое изображение  читается из файла и отображается на экране (рисунок 4а). Для анализа диапазона яркостей исходного изображения строится гистограмма яркостей пикселов с помощью функции imhist (рисунок 4б). По гистограмме видно, что пикселы изображения имеют высокую яркость только в маленьком диапазоне, изображение недостаточно контрастное  в  некоторой области. Функция imadjust "растягивает" исходный диапазон яркостей на диапазон от минимально возможной яркости до максимально возможной. Результат преобразования выводится на экран в новое окно (рисунок 5а). Гистограмма яркостей пикселов результирующего изображения показана на рисунке 5б.

Таким образом, проведенные исследования позволяют изменить контраст медицинского изображения. Тем самым появляется возможность улучшить качество обследования, так как при этом более четко видны отдельные структурные элементы изображения.