"Разработка методов и алгоритмов обработки медицинских изображений с использованием методов искусственного интеллекта"

В своей магистерской работе я буду ориентироваться на язык программирования Matlab , в частности на пакет Image Processing Toolbox . Этот пакет владеет мощными средствами для обработки изображений. Система MATLAB и пакет прикладных програм Image Processing Toolbox (IPT) является хорошим инструментом разработки, исследования и моделирования методов и алгоритмов обработки изображений. При решении задач обработки изображений этот пакет позволяет идти двумя путями. Первый из них состоит в самостоятельной программной реализации методов и алгоритмов. Другой путь позволяет моделировать решение задачи с помощью готовых функций, которые реализуют наиболее известные методы и алгоритмы обработки изображений. И тот, и другой способ оправдан. Но все же для исследователей и разработчиков методов и алгоритмов обработки изображений предпочтительным является второй путь.
В том и другом подходе объектом исследования является изображение. Я буду ориентироваться на растровые изображения, которые представляют собой двумерный массив, элементы которого (пикселы) содержат информацию о цвете. В дальнейшем, при рассмотрении методов обработки изображений, будем считать, что изображение представляется матрицей чисел (размер матрицы N*M), где значение каждого элемента отвечает определенному уровню квантования его энергетической характеристики (яркости). Это так называемая пиксельная система координат . Она применяется в большинстве функций пакета IPT.
Обработка изображений осуществляется рекурсивными и нерекурсивными методами. Рекурсивные методы используют результат обработки предыдущего пиксела, нерекурсивные - не используют. В большинстве случаев используются нерекурсивные алгоритмы обработки изображений.
Обработка изображений является многоплановой задачей. Сюда включают решение задач фильтрации шумов, геометрической коррекции, градационной коррекции, усиления локальных контрастов, резкости, восстановления изображений и др.
Одним из подходов к обработке изображения с целью улучшения его визуального качества является непосредственное использование разных фильтров. В зависимости от спецификации шумов могут применяться различные способы фильтрации: фильтры на основе преобразования Гаусса (которые используются обычно в тех случаях, когда необходимо уменьшить паразитные сигналы), полосовые фильтры с ограниченным носителем (которые предназначены для отфильтровывания верхних частот и применяются совместно с методами выделения краев изображения в задаче поиска полезной информации). Известны также алгоритмы линейной низкочастотной фильтрации, например, фильтрация скользящим средним, экспоненциальная и медианная фильтрация. Однако данные фильтры плохо подавляют мелкие, но контрастные образования, а также смазывает границу – расширяет полосу граничных точек в задаче сегментации.