医学图像处理与增强技术的概述与应用分析

# 医学图像处理与增强技术
- 概述
  - 定义
    - 通过数字图像处理技术改善医学图像质量
    - 核心目标
      - 增强有用信息
      - 抑制噪声和伪影
  - 医学图像特点
    - 低对比度
      - 软组织CT
    - 高噪声
      - 低剂量X光
    - 模态特异性
      - MRI
        - T1加权
        - T2加权
      - PET
        - 代谢差异
  - 处理流程
    - 原始图像
    - 预处理
      - 噪声去除
      - 图像对齐
    - 增强处理
      - 灰度变换
      - 直方图均衡
    - 后处理
      - 图像压缩
      - 数据存储
    - 分析诊断
      - 医学报告生成
      - 可靠性验证
- 灰度变换增强
  - 线性变换
    - 对比度拉伸
      - 公式说明
    - 窗口技术
      - Window/Level
  - 非线性变换
    - 对数变换
      - 应用分析
    - Gamma校正
      - 优化效果
  - 医学应用案例
    - CT图像改善
    - MRI图像调色
- 直方图增强
  - 直方图均衡化
    - 全局均衡化
      - 优点与缺点
    - CLAHE
      - 对比度受限自适应直方图均衡
  - 直方图匹配
    - 目标匹配
  - 医学注意事项
    - 过度增强的风险
    - 伪影的识别
- 图像平滑
  - 空间域滤波
    - 滤波器类型
      - 均值滤波
      - 中值滤波
  - 频域滤波
    - 理想低通滤波
    - Butterworth滤波
      - 参数调整
  - 现代方法
    - 非局部均值（NLM）
      - 算法原理
      - 应用场合
- 图像锐化
  - 微分算子比较
    - Sobel算子
    - Laplacian算子
  - 频域锐化
    - 高通滤波
  - 医学特殊需求
    - 解剖结构突出
    - 疾病识别强化