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基于小波分析的醫(yī)學圖像增強學院#######學院專業(yè)########姓名###指導老師###論文結構引言(簡要介紹醫(yī)學圖像增強的研究背景及意義)算法原理(簡單介紹了本文所用到的數(shù)學知識)算法流程(提出了一種基于小波變換的模糊域增強算法)結果與討論（對圖像增強傳統(tǒng)方法與本文所用算法進行比較，驗證了該算法的可行性和優(yōu)越性）

結束語1、引言醫(yī)學影像是醫(yī)生臨床診斷和治療的重要輔助手段醫(yī)學圖像在采集、傳輸中會引入大量噪聲為了提高圖像的可讀性，進行更有效的觀察和診斷，對其進行計算機處理（去噪、增強）就顯得非常必要2、研究現(xiàn)狀傳統(tǒng)方法：頻域濾波（低通濾波、wiener濾波），空域濾波（中值濾波）新方法：1、經(jīng)典的圖像增強方法的改進

2、基于小波變換的圖像增強技術

3、基于神經(jīng)網(wǎng)絡、模擬退火法、遺傳算法的圖像增強技術

4、基于數(shù)字形態(tài)學的圖像增強技術，如基于粗糙集理論、模糊數(shù)學的增強方法。3、算法流程圖4、結果與討論軟閾值去噪圖像的噪聲主要分布在高頻區(qū)域經(jīng)小波分解后，信號的小波系數(shù)幅值要大于噪聲的系數(shù)幅值，可以認為，幅值比較大的小波系數(shù)一般以信號為主，而幅值比較小的系數(shù)在很大程度上是噪聲軟閾值函數(shù)模糊域增強模糊子集，隸屬函數(shù)

設U=(x)是一個集合，μ(x)是定義在U上并在[0,1]區(qū)間中取值的一個函數(shù)，則μ(x)刻劃了U中的一個模糊子集A，我們稱U是論域，A是U的模糊子集，μ(x)是A的隸屬函數(shù)。最大隸屬度原則最大隸屬度原則就是認為元素隸屬于隸屬度最大的集合。模糊域增強流程圖F：隸屬函數(shù)T：模糊增強算子F’：逆映射（F的反函數(shù)）隸屬函數(shù)F：

其中模糊增強算子T：逆映射F’：低頻分量增強效果重構結果討論結果分析：1、高頻去噪和低頻增強都取得了很好的效果

2、重構后的圖像不太理想存在問題：1、邊緣模糊，低頻模糊域增強引起的。

2、重構后圖像對比度下降解決方法：1、改進模糊算法

2、改進重構方法，或對重構后的圖像

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