基于VB的醫(yī)學圖像特殊效果的實現(xiàn)

陳艇 陳少琴 林妙萍

收稿日期：2014－04－30

作者簡介：陳艇(1974-),男,廣東汕頭人,碩士,高級工程師,主要研究方向：計算機網(wǎng)絡、軟件開發(fā)。

摘要：在醫(yī)學領域中，為了診斷、教學、科研等目的，常常要對醫(yī)學圖像進行處理操作，包括編輯圖像，對圖像進行直方圖、圖像均衡、圖像平滑處理、邊緣增強處理等以改善圖像的質(zhì)量。本文根據(jù)圖像處理的基本原理，利用VB編程實現(xiàn)圖像的柔化、銳化、浮雕的特殊效果，并給出部分算法及程序代碼。同時，將該方法應用于醫(yī)學圖像的處理上，取得了滿意的應用效果。

關鍵詞：醫(yī)學圖像處理； VB； 圖像特殊效果

中圖分類號：TP312文獻標識碼：A文章編號：2095-2163（2014）03-0081-03

The Realization of the Medical Image Special Effect based on VB

CHEN Ting1 , CHEN Shaoqin2 , LIN Miaoping3

(1 Information Department,Cancer Hospital of Shantou University Medical College, Shantou Guangdong 515031,China;

2 Operating Room,Cancer Hospital of Shantou University Medical College ,Shantou Guangdong 515031,China;3 Department

of Medical Quality Control,Cancer Hospital ofShantou University Medical College,Shantou Guangdong515031,China)

Abstract：In the field of medicine，for the purposes of diagnosis、teaching and research some processing operation are often required for medical image，including editing images，histogram、image balanced、image smooth、image enhancement etc to improve the quality of the image. According to the basic principle of image processing, this paper uses VB programming to realize the smooth，sharpening，relief special effects of image， and gives part of the algorithm and program code．At the same time， the method is applied to the processing of medical images， satisfactory application results have been achieved．

Key words：Medical Image Process；VB；Image Special Effect

0前言

隨著計算機技術和醫(yī)學的發(fā)展，醫(yī)學圖像信息在臨床診斷中發(fā)揮著越來越重要的作用。圖像處理一般指數(shù)字圖像處理，就是用計算機對圖像進行分析，以獲得指定效果的技術。圖像處理技術的主要內(nèi)容包括圖像壓縮、增強和復原，以及匹配、描述和識別等三個部分。常規(guī)的處理手段則有圖像數(shù)字化、圖像編碼、圖像增強、圖像復原、圖像分割和圖像分析等［1］。通過對圖像處理，可實現(xiàn)多種特殊的視像效果，比如圖像的柔化、銳化、浮雕、直方圖、灰階等。本文即從另外一個角度，介紹了通過VB編程來實現(xiàn)圖像的浮雕、柔化、銳化效果，并將其應用在醫(yī)學圖像處理的全過程。

1圖像處理原理及算法代碼

已經(jīng)知道圖像是由像素的數(shù)組構成的，圖像在某個界面或控件顯示時，每個像素都將映像為界面或控件的像素。因此，圖像處理的原理就是對圖像像素值進行運算操作，從而實現(xiàn)不同的顯示效果［2］。本文即以宮頸癌CT圖像的處理過程為例，逐步演繹圖像處理的全過程。原始圖如圖1所示。

1.1圖像柔化的原理及算法代碼

圖像柔化就是對圖像進行平滑處理，減少圖像噪聲，同時也減少相鄰像素間的顏色差別。具體做法是：對圖像進行分塊，選擇適當?shù)娜峄袼?。如果當前像素與相鄰的像素不同，則將當前像素值重新取定為相鄰像素的平均值。再利用這一新的像素值，實現(xiàn)圖像的特殊效果。圖1宮頸癌CT原始圖像

Fig.1Cervical cancer in CT image

需要注意的是，如果當前像素值與相鄰像素值相似，則取平均值影響不大；如果相差較大，則當前像素值就會逐漸向其他像素逼近［3］。

算法的部分程序代碼如下：

‘聲明像素組Picture_Pixel()

Global Picture_Pixel(0 To 2，0 To 1280， 0 To 1024) As Integer

……

Pixel&=Pic_Form.Picture1.Point(j，i)

red=pixel& Mod 256

green=((pixel& And &HFF00) / 256&) Mod 256&

blue=(pixel& And &HFF0000) / 65536

Picture_Pixel(0，i，j)=red

Picture_Pixel(1，i，j)=green

Picture_Pixel(2，i，j)=blue

……

對圖1中圖像進行柔化處理后的結果則如圖2所示。

圖2柔化處理結果

Fig.2Smooth processing results

本文選用3*3像素塊，將中間的像素值改為這9個像素的平均像素值，從而達到柔化效果。第3期陳艇，等：基于VB的醫(yī)學圖像特殊效果的實現(xiàn)智能計算機與應用第4卷

1.2圖像銳化的原理及算法代碼

圖像銳化的算法卻與圖像柔化相反，該算法就是要高度顯示圖像的邊緣。如果相鄰像素位于平淡區(qū)，則其差值為0，即不需要銳化。如果位于分明區(qū)，數(shù)值相差太大，像素的處理就需要按比例來增加細節(jié)量。

算法的部分程序代碼如下：

new_value=original_value + coefficient * difference

一般系數(shù)coefficient取0.5，即細節(jié)量取差值的一半比較合適。

算法的部分程序代碼如下：

Dim Var_X，Var_Y

……

red= Picture_Pixel(0，i，j)+ 0.5 * (Picture_Pixel(0，i，j) _

Picture_Pixel(0，i - Var_X，j - Var_Y))

green= Picture_Pixel(1，i，j)+ 0.5 * (Picture_Pixel(1，i，j) _

Picture_Pixel(1，i - Var_X， j - Var_Y))

blue= Picture_Pixel(2，i，j)+ 0.5 * (Picture_Pixel(2，i，j) _

Picture_Pixel(2，i - Var_X，j - Var_Y))

……

Picture1.PSet(j，i)，RGB(red，green，blue)

……

其中，變量Var_X，Var_Y表示相減的兩個像素間的距離。

本文細節(jié)量取差值的一半，圖像銳化后使病變部位的邊緣實現(xiàn)清晰化，因而提高了對比度。圖1中的圖像銳化處理后的結果即如圖3所示。圖3銳化處理結果

Fig.3Sharpening processing results

1.3圖像浮雕效果的原理及算法代碼

圖像浮雕效果就是突出顯示圖像的邊緣，并淡化平淡區(qū)，綜合作用之下，可使圖像具有縱深感。其基本原理是只取相鄰像素的差值［4］。算法表示如下：

new_value=difference + constant_value

算法的部分程序代碼如下：

Dim Var_X，Var_Y

……

red= Abs(Picture_Pixel(0，i，j) - Picture_Pixel(0，i + Var_X， _j + Var_Y) + 120)

green= Abs(Picture_Pixel(1，i，j) - Picture_Pixel(1，i + Var_X， _j + Var_Y) + 120)

blue= Abs(Picture_Pixel(2，i，j) - Picture_Pixel(2，i + Var_X， _j + Var_Y) + 120)

……

Picture1.PSet(j，i)，RGB(red，green，blue)

……

其中，變量Var_X，Var_Y確定當前像素要減去的像素位置。

本文采取像素的差值加一個常量120,使黑暗的圖區(qū)增加些亮度，避免圖像變成黑色，因而病變部位立體感增強，層次感突出。對圖1進行浮雕處理后的結果如圖4所示。

圖4浮雕處理效果

Fig.4Relief processing results

醫(yī)學影像的形成需要基于一定的數(shù)學方法，即通過將數(shù)據(jù)用計算機重建成數(shù)字圖像，再進行圖像處理與分析得到研究感興趣的醫(yī)學圖像，由此而獲得特征信息或決策信息［5］。圖像經(jīng)轉換或傳輸后，質(zhì)量可能下降，難免會有些缺失、模糊，因此對圖像進行柔化平滑、銳化增強、直方圖等圖像處理就顯得尤為重要。處理后，可降低模糊度，并使圖像高度清晰。上文舉例說明該方法在宮頸癌CT圖像上的應用。圖像經(jīng)過處理后，病變及其所在部位得到清晰顯示，確保了醫(yī)療診斷的正確無誤。

2結束語

圖像質(zhì)量受外界因素影響很大，高質(zhì)量圖像對于臨床醫(yī)師診斷疾病具有十分重要的意義［6］。本文介紹了通過VB編程實現(xiàn)圖像柔化、銳化、浮雕效果處理的方法，并應用在醫(yī)學圖像處理中，借助圖像處理技術來改善醫(yī)學圖像質(zhì)量，提高影像醫(yī)學的診斷水平。需要指出的是，圖像的其他特殊效果，例如直方圖、圖像灰階、擴散等都可以依據(jù)類似的原理加以實現(xiàn)。

參考文獻：

［1］陳敏雅,金旭東.淺談計算機圖形學與圖形圖像處理技術［J］.長春理工大學學報,2011(1):152-153.

［2］劉恩濤,趙耀峰.Visual Basic6.0編程技巧與實例分析［M］.北京:中國水利水電出版社,1999:448-452.

［3］劉磊.計算機圖像處理技術在醫(yī)學影像學上的應用［J］.中國老年學雜志,2012,32(24):5642-5643.

［4］張偉,龔建平,宦堅,等.基于E-mail傳輸?shù)倪h程放射學CT圖像質(zhì)量評價［J］.蘇州大學學報(醫(yī)學版),2010,30(4):844-845.

［5］孫祥,黃曉鳴.基于MATLAB的集成化圖像處理系統(tǒng)［J］.科學技術與工程,2007,7(20):5386-5388.

［6］趙彩云,張永壽，趙曉辰.醫(yī)學圖像處理系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)［J］.中國醫(yī)學裝備,2014,11(2):45-46.