14、基于形态学的MRI大脑图像增强和颅骨剥离

基于形态学的MRI大脑图像增强和颅骨剥离

1. 引言

在医学影像处理领域，磁共振成像（MRI）作为一种非侵入性的成像技术，能够提供高分辨率的大脑图像，广泛应用于临床诊断和科学研究。然而，MRI图像通常包含大量的噪声和干扰信息，如颅骨、头皮等，这些信息不仅增加了图像分析的复杂度，还可能影响最终的诊断结果。因此，如何有效地增强MRI图像的质量并进行颅骨剥离成为了医学图像处理中的一个重要课题。

2. 形态学滤波的基本概念

形态学滤波是一种基于图像形态特征的滤波方法，主要用于处理二值图像或多灰度图像。其基本原理是通过对图像中的目标结构进行形态学操作，如膨胀、腐蚀、开闭运算等，来达到增强图像特征或去除噪声的目的。以下是几种常用的形态学操作：

• 膨胀（Dilation） ：通过扩大图像中的亮区，可以使相邻的亮区连接起来，从而填充图像中的孔洞。
• 腐蚀（Erosion） ：通过缩小图像中的亮区，可以去除图像中的小亮点或噪声点。
• 开运算（Opening） ：先腐蚀后膨胀，主要用于去除小的物体或噪声点。
• 闭运算（Closing） ：先膨胀后腐蚀，主要用于填充图像中的孔洞。

形态学操作的应用场景

操作	应用场景