激光医学图像采集和识别方法研究

激光医学图像是激光研究领域中的一个研究热点,当前激光医学图像采集和识别存在一定的局限性,如采集和识别耗时长,识别准确性差,为了获得理想的激光医学图像采集和识别结果,设计了一种性能优异的激光医学图像采集与识别方法。首先分析激光医学图像采集原理,并采集和处理激光医学图像,然后提取激光医学图像识别的特征,通过多特征融合实现激光医学图像识别,与其他激光医学图像识别方法对比可知,所设计方法的激光医学图像该识别精度超过90%,降低了激光医学图像识别误差,缩短了激光医学图像采集时间,提高了激光医学图像的识别能力,具有较好的效果。

小波变换在激光医学图像伪影去除的应用

伪影的去除对提高激光医学图像的质量具有重要的意义。为了改善激光医学图像的质量,去除其中的伪影,提出一种小波变换的激光医学图像伪影去除方法。首先采用小波变换对激光医学图像进行分解,对图像中的噪声进行抑制,然后采用混合高模型对激光医学图像进行重建处理,消除激光医学图像中的伪影,得到理想的激光医学图像,最后进行激光医学图像伪影去除的仿真模拟测试。结果表明,本文提高了激光医学图像的峰值信噪比,有效抑制了激光医学图像中的伪影,明显改善了激光医学图像的质量。

压缩感知理论在激光医学图像重建中的应用研究

重建是获得高质量的激光医学图像关键技术,针对当前激光医学图像重建算法存在的不足,结合激光医学图像的稀疏性,提出将压缩感知理论引入到激光医学图像的重建思想。首先采用改进小波变换对激光医学图像进行分解,减少传统小波变换带来的重建误差,然后利用高频系数的稀疏性,采用压缩感知理论对高频系数进行测量,并选择正交匹配追踪算法实现激光医学图像重建,最后与其他激光医学图像重建算法进行对比测试,结果表明,基于压缩感知理论的激光医学图像的重建质量有了明显提升,图像的清晰度更高,对噪声干扰鲁棒性强,获得了细节保留较完整的激光医学图像。

基于云计算的激光医学图像伪影去除系统

针对传统图像伪影去除系统存在稳定性差、伪影去除后图像清晰度较低等问题,设计了基于云计算的激光医学图像伪影去除系统。系统在partan-3FPGA平台基础上,将系统划分为多个不同的模块,通过硬件语言编写了边缘检测电路,该电路具有实时数据处理能力,结合相关的总线以及缓存电路,构建基于云计算的激光医学图像伪影去除硬件系统,并详细介绍了每个模块的不同功能。引入线性插值方法,获取经过初步校正后的医学图像,并根据该图像建立先验图像,通过估计原始先验图中的伪影区域信息,将图像再次进行重构,实现激光医学图像伪影去除。经过实验证明可知,本文系统具有很好的伪影去除效果,有效保持了图像的细节部分以及清晰度。

基于特征优化的激光医学图像检索

激光医学图像检索一直是激光技术应用中的重点研究内容,在分析当前激光医学图像检索的现状基础上,提出一种基于特征优化的激光医学图像检索方法。首先对激光医学图像进行去噪处理,并提取出激光医学图像的颜色和纹理特征;然后利用和声搜索算法对提取的特征对进行优化,选择对检索结果有重要影响的关键特征;最后根据用户反馈结果对检索结果进行优化,得到激光医学图像检索结果。实验结果表明,本文方法提高了激光医学图像检索正确率,为激光医学图像检索研究提供了一条新的思路。