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基于超分辨重建数学模型的医学图像处理方法

         

摘要

研究医学图像的清晰度处理优化问题。医学图像因在临床上要能辅助医生作出病理的准确判断,对图像的清晰度有较高的要求。传统的医学图像清晰度处理算法,由于受到人体组织不均匀的影响,反射区域会存在较大的噪声干扰,造成清晰度不高,致使医生做出错误判断,造成不必要的医疗事故。为解决上述问题,提出一种基于超分辨率重构数学模型的医学图像处理方法,通过数字信号处理器( DSP)和现场可编程逻辑门阵列( FPGA)实现了算法,根据重构理论,保证医学图像在强噪声干扰下,实现最优修复,达到了对医学图像进行实时高清晰度的要求。实验结果表明,与传统医学图像处理方法相比,优化算法处理后的图像清晰度提高了18%,具有较高的性价比和实际应用价值。%Research the resolution processing optimization of medical image. The paper put forward a medical im-age processing system based on super resolution reconstruction algorithm. With the system of the digital signal proces-sor ( DSP) and field programmable logic gate array ( FPGA) implementation, and according to the theory of refactor-ing, the medical images were guaranteed under the strong noise interference and the optimal repair was realized to reach the requirement of real-time high-resolution image. Experimental results show that with the optimization algo-rithm, the image resolution is increased by 8%, with high cost performance and practical application value.

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