图5.4 系统平台界面
5.4本章小结
在本章中我设计出了一个GUI界面，在这个系统中，使用MATLAB语言，简单，方便的界面实现了医学图像的基本处理。基本上包括对医学图像的多种降噪处理、边缘检测和分割方法对图像进行处理，并且在此系统中演示了各种算法对图像的效果。
6、总结与展望
经过几个月的应用实践和探索，本设计在利用MATLAB进行医学图像处理，改善医学图像质量并对医学图像进行降噪、边缘检测、分割以及计算病灶区域面积以及图像的压缩方面取得了一定的进展，达到了预期的研究目的。
6.1主要研究成果
本课题以医学图像处理为重点，通过实例研究了图像降噪、图像分割与边缘检测的处理方法，总结各种图像处理算法的优缺点，并对分割后图像进行局部面积计算,然后探讨了图像的压缩算法。
具体完成的工作如下：
(1)采用空域中值滤波对医学图像进行降噪处理，同时还应用小波变换对医学图像进行降噪处理，并对两种方法的处理结果分析比较。认为基于小波变换的图像降噪效果较好。
(2)利用多种边缘检测算子法和阈值法对图像进行边缘检测和分割处理，并通过检测和分割出的图像分析各种算法的优劣，并对图像分割和边缘检测处理后的图像采用目标区域分离法计算出病灶部位面积。
(3)采用DCT变换和小波变换压缩对图像进行压缩,通过分析图像的压缩比来确定两种方法的异同点,针对实际情况来使用哪一种方法。
(4)应用MATLAB语言设计出一个方便友好的图形界面，将多种图像处理方法与图像显示于一体，方便了用户的操作。
综合看来，医学图像处理系统在医学诊断中起到越来越重要的作用，本文的研究取得了一定的成果，既提高了图像质量，又提高了图像处理速度，可以为医院提供更好的诊断图像。
在本文研究的基础上，需要进一步研究的内容有:对图像处理方法进行优化改进，尽可能地提高方法的执行速度。另外，本文的方法只能应用于灰度图像，而彩色医学图像目前己被广泛应用，所以应该考虑将本文的方法应用于彩色图像处理。
6.2展望
现在医学图像处理是一个热门课题，虽然对医学图像降噪、边缘检测、图像分割以及图像压缩有很多方法，但医学图像的形式是很多的，我只是针对某一类型的图像进行处理，为使处理后的图像更加完善，下一步需要将多种方法综合应用，例如小波与传统降噪方法相结合，多种分割方法相结合等。医学图像处理是数字图像处理的一个极具特色的应用领域，是当代图像处理领域的前沿课题。我今后在这一方面将做更加深入的研究。
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经过几个月的努力，论文之所以能够如期地完成，是因为得到了刘老师的悉心指导和关怀。刘老师在学习上给予我极大的关心和帮助。同时，刘老师严谨的治学态度，热于助人的品格，以及对事业孜孜不倦的追求精神，更是令我受益非浅，终生难忘。在毕业设计的长期过程中，从论文的选题、相关资料的收集、项目的设计与实现到论文的最终定稿，无不凝聚着刘老师的心血。在此论文完成之际，我要衷心地感谢刘老师，感谢她为我所做的一切。
感谢江苏工业学院的领导和计算机科学与工程系的各位老师为本课题的完成提供了良好的实验和学习环境。
在本文的工作期间，也多得于我的同学们的帮助，在此一并表示感谢!
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