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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

人眼视觉系统对彩色的敏感程度要比灰度的敏感程度强很多。人眼一般只能区分二十几个灰度值，却能辨别不同色调、饱和度和亮度的几百甚至上千种颜色。而多数的医学图像都是灰度图像，这类图像只含亮度信息，不含彩色信息，因此图像轮廓不清晰、层次感不强，病理区位置不明显，对医生的诊断很不利。因此为了能让图像更加清晰，医生能更好的诊断，通常会对这类灰度图像进行图像增强。就医学图像而言，我们需要突出它的轮廓和层次感，因此我们采用的是伪彩色编码。这是一种非常有效的图像增强技术，具有广泛的应用市场和技术再开发背景。

伪彩色编码指的是将一副以灰度显示的图片转换为彩色图片。相比于以灰度显示的图像，转换成彩色图像后观看更加舒服清楚，而且能把人眼不能区分的微小灰度差别显示为较明显的彩色差异，使图像细节更易辨别，能极大的提高了信息利用率。但伪彩色编码分为很多类，且传统伪彩色处理技术不能够充分处理图像中某些细节信息的缺陷。特别是在医学图像中，图像细节的辨别对医生找出病理区至关重要，因此根据医学图像的特点和人眼特性，提出一种新的编码方法对于提高医学图像的处理有着重要的意义。

国内外研究现状

常用的伪彩色编码分为空间域和频率域两大类。基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算，基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正，是一种间接增强的算法。其中空间域有分为密度分层法、连续颜色编码法、灰度-彩色变换法和互补色编码法。密度分层法实现起来简单，但是生成的图像彩色生硬，不够调和，而且得到的颜色数目有限，互补色编码是在建立灰度级与彩色的对应关系时，将两两相邻灰度级设置为互补色；灰度-彩色变换法和连续颜色编码法的实质都是建立图像的灰度级与颜色的一种映射关系。频率域主要有滤波法，所输出图像的伪彩色与黑白图像的灰度级无关，仅与图像中不同空间频率分量有关。除这些外，还有基于感知颜色空间的灰度图像伪彩色编码、高分辨率图像的伪彩色编码、基于直方图的红外图像互补伪彩色编码处理、相位调制密度伪彩色编码实验分析和基于小波分析和伪彩色处理的低对比度图像增强方法等。

2. 研究的基本内容

基于matlab软件平台进行图像的伪彩色编码的仿真验证。对线性与非线性伪彩色编码进行比较，并对医学图像进行线性与非线性的伪彩色编码，分析梯度参数对医学图像细节变化产生的影响。方案如下：

1、查阅相关资料，学习matlab软件的操作方法和matlab语言的编程方式。

2、学习研究线性伪彩色编码与非线性伪彩色编码的原理并区分两者之间的异同，设计基于梯度的非线性伪彩色编码算法。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

本课题的主要目的是介绍线性与非线性伪彩色编码对医学图像细节变化的影响，提出基于梯度的伪彩色编码，利用matlab软件对图像进行仿真实验，分析梯度参数对医学图像细节变化产生的影响。

完成本课题首先要学习matlab的基本知识，掌握编程设计方法和基本原理。然后完成伪彩色编码的设计与仿真。方案如下：

1.利用梯度算子得到图像的梯度值，并确定阀值。

4. 参考文献

[1] 李今秀. 基于梯度的医学图像伪彩色编码[a]. 光学技术报：1002-1582（2008）04-0576-03.

[2] jean-luc starck, fionn murtagh, emmanuel j. cands, and david l. donoho.gray and color image contrast enhancement by the curvelet transform.ieee transactions on image processing, vol. 12, no. 6, june 2003.

[3] seung-won jung, member, ieee. image contrast enhancement using color and depth histograms.ieee signal processing letters, vol. 21, no. 4, april 2014.