刘成凤+方华

摘要：由于医学图像在成像、采集、传输中难免因降质而使获取的图像存在失真和噪声，导致图形的对比度差，与实物之间存在一定的差异，如果差异太大，常常会使医生对图像的理解和分析出现误差，导致误诊，因此需对图像进行滤波去除噪声干扰，该文采用中值滤波、高斯滤波、双边滤波的方法对医学骨折图像进行分析，并对双边滤波法进行改进，提高了医学图像的滤波效果。

关键词：骨折图像；滤波；去噪

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）08-0220-03

Abstract： Since the image in the imaging medical images， collection， transmission inevitably degraded due to the presence of Being leaving distortion and noise， resulting in poor contrast graphics， there are some differences between the physical and， if the difference is too often cause doctors image understanding and analysis of errors， leading to misdiagnosis， thus removing the need for image filtering noise， we use median filtering， Gaussian， bilateral filtering method for fracture medical image analysis， and improved bilateral filtering method to improve the filtering effect of medical images.

Key words： fracture image； filtering； denoising

由于医学图像由于设备及成像原理等的影像，噪声会存在于图像形成的不同环节，如光学系统中的异物、杂散光，传感器光电转换过程中的光电子噪声，计算机的量化噪声及运算误差等都会形成图像噪声，图像噪声会使图像的质量下降，也会对某些图像处理和分析带来不利的影响，亦是衡量图像质量的重要指标，由于成像原理的不同，不同类型的医学图像具有不同的噪声特点，如高斯噪声常常出现在CT医学图像中，斑点噪声则常常在B型超声医学图像中出现，而椒盐噪声往往存在于X光医学图像中。因此，本文对骨折图像利用不同的滤波方法进行对比分析，并对效果较好的双边滤波提出进一步的改进方法，使骨折图像滤波效果更好。

1 滤波

1.1 中值滤波

中值滤波最初是一种用于对时间序列的分析技术，但能很好的滤除噪声，后将其运用扩展到图像处理中，产生了较好的效果 [1]。……