小波基在医学图像处理中的应用

1/1小波基在医学图像处理中的应用第一部分小波变换的基本原理 2第二部分小波分解和重构 4第三部分小波基图像去噪 6第四部分小波基图像增强 10第五部分小波基图像特征提取 13第六部分小波基图像融合 15第七部分小波基图像配准 18第八部分小波基在医学图像处理的应用案例 20

第一部分小波变换的基本原理小波变换的基本原理

小波变换是一种时频分析技术，它将信号分解成一系列小波函数的线性组合。小波函数是一组具有有限持续时间、振荡衰减和零平均值的函数。

小波函数

小波函数通常满足以下条件：

*正规化：∫Ψ(t)dt=1

*局部化：Ψ(t)在时间或空间上是局部化的，即具有有限的支撑范围

*振荡：Ψ(t)是振荡的，在正、负方向上均具有非零值

*零平均值：∫tΨ(t)dt=0

常见的正交小波函数有：

*哈尔小波

*Daubechies小波

*Symlets小波

*Coiflets小波

小波变换

小波变换通过将信号与一系列平移和尺度化的小波函数进行卷积来实现。对于连续信号x(t)，连续小波变换定义为：

```

W(a,b)=∫x(t)Ψa,b(t)dt

```

其中，a>0表示尺度因子，b表示平移因子，Ψa,b(t)是尺度a和平移b的小波函数。

对于离散信号x[n]，离散小波变换定义为：

```

W[j,k]=∑x[n]Ψj,k[n]

```

其中，j表示尺度索引，k表示平移索引，Ψj,k[n]是尺度j和平移k的离散小波函数。

尺度和平移

尺度因子a控制小波函数的宽度。a越大，小波函数越窄，能够捕获更细粒度的特征。平移因子b控制小波函数在时间或空间上的位置。

小波分解

小波变换可以将信号分解成一系列尺度和平移不同的小波系数。这些系数代表了信号在不同频率和时间位置上的能量分布。

重建

给定小波系数，可以通过逆小波变换重建原始信号：

```

x(t)=∫∫W(a,b)Ψa,b(t)dadb

```

```

x[n]=∑∑W[j,k]Ψj,k[n]

```

用途

小波变换在医学图像处理中具有广泛的应用：

*图像去噪

*图像分割

*特征提取

*纹理分析

*医学图像融合

*医学图像压缩第二部分小波分解和重构小波分解和重构

小波分解是一个数学过程，将信号分解为一系列称为小波系数的子带。这些子带对应于不同频率和时间尺度，允许对信号进行多尺度分析。小波重构是逆过程，它利用小波系数重建原始信号。

小波分解

小波分解使用一组基函数称为小波函数，这些函数满足某些数学性质。小波函数通常是具有局部支持和振荡特征的波形。通过卷积原始信号与小波函数的缩放和翻译版本，可以将其分解为不同尺度和小波系数。

数学上，小波分解可以表示为：

```

Wx(s,τ)=∫x(t)ψs,τ(t)dt

```

其中：

*Wx(s,τ)为小波系数

*x(t)为原始信号

*ψs,τ(t)为缩放和翻译的小波函数

*s为尺度参数（控制频率分辨率）

*τ为平移参数（控制时间分辨率）

小波重构

小波重构通过将小波系数与相应的缩放和平移小波函数进行逆卷积来重建原始信号。数学上，小波重构可以表示为：

```

x(t)=∫∫Wx(s,τ)ψs,τ(t)dsdτ

```

小波分解和重构的优点

*多尺度分析：小波分解提供不同尺度和小波系数，允许对信号进行多尺度分析。

*局部化：小波函数具有局部支持，使得小波系数能够捕获信号的局部特征。

*抗噪声：小波变换对噪声具有鲁棒性，这使得它非常适合从图像中去除噪声。

*图像增强：小波分解可以增强图像特征，使其更易于分析。

*图像压缩：小波变换可以用于图像压缩，因为它可以去除冗余信息。

小波分解和重构在医学图像处理中的应用

小波分解和重构在医学图像处理中具有广泛的应用，包括：

*噪声去除：小波变换可以从医学图像中有效去除噪声，如MRI和CT图像。

*图像增强：小波分解可以增强医学图像中的特征，如血管和肿瘤。

*图像分割：小波变换可以用于分割医学图像中的不同组织和结构。

*纹理分析：小波分解可以用于分析医学图像中的纹理模式，这对于组织分类和疾病诊断非常有用。

*图像融合：小波变换可以用于融合来自不同来源的医学图像，如MRI和PET图像。

总结

小波分解和重构是强大的数学工具，在医学图像处理中具有广泛的应用。它们的多尺度分析能力、局部化、抗噪声性和图像增强特性使其非常适合各种图像处理任务，包括噪声去除、图像增强、图像分割、纹理分析和图像融合。第三部分小波基图像去噪关键词关键要点【小波基图像去噪】：

1.利用小波变换将图像信号分解成多个尺度和方向上的系数。

2.采用非线性阈值或软/硬阈值方法，消除或抑制噪声系数。

3.通过反小波变换重建去噪后的图像。

【阈值选择】：

小波基图像去噪

图像去噪是小波基在医学图像处理中的重要应用之一。小波基是一种有效的图像表示形式，可以很好地去除图像中的噪声。

原理

图像去噪的小波基方法主要基于以下原理：

*图像中的噪声通常具有高频特性，而图像的细节信息通常具有低频特性。

*小波变换可以将图像分解成不同频率的子带，噪声主要集中在高频子带中。

*通过对高频子带进行阈值处理，可以去除大部分噪声。

阈值选择

阈值的选择是图像去噪小波基方法的关键。常用的阈值选择方法包括：

*软阈值：对于每个高频子带中的系数，大于阈值的系数减去阈值，小于阈值的系数设置为0。

*硬阈值：对于每个高频子带中的系数，大于阈值的系数保持不变，小于阈值的系数设置为0。

*局部自适应阈值：根据每个高频子带的统计特性，动态选择阈值。

去噪算法

基于小波基的图像去噪算法一般包括以下步骤：

1.小波变换：将图像分解成不同频率的子带。

2.阈值处理：对高频子带进行阈值处理，去除噪声。

3.小波逆变换：将处理后的子带逆变换回图像。

去噪效果

小波基图像去噪方法具有以下优点：

*有效性：该方法可以有效去除图像中的噪声，同时保留图像的细节信息。

*自适应性：通过选择不同的阈值，可以对不同类型的噪声进行去噪。

*局部性：小波基具有局部性，可以对图像的局部区域进行去噪，避免全局去噪导致的图像模糊。

应用

小波基图像去噪在医学图像处理中具有广泛的应用，例如：

*CT图像去噪：去除CT图像中由散射、统计涨落和电子噪声引起的噪声。

*MRI图像去噪：去除MRI图像中由热噪声和伪影引起的噪声。

*超声图像去噪：去除超声图像中由散射、混响和运动引起的噪声。

评价

小波基图像去噪的性能通常通过以下指标进行评价：

*信噪比（SNR）：表示去噪后图像中信号与噪声的比值，值越大越好。

*均方根误差（RMSE）：表示去噪后图像与原始图像之间的误差，值越小越好。

*峰值信噪比（PSNR）：表示去噪后图像与原始图像之间的峰值信噪比，值越大越好。

文献综述

近年来，有关小波基图像去噪的文献研究十分丰富。例如：

*[1]提出了一种基于小波基和非局部均值滤波的CT图像去噪算法，该算法在减少噪声的同时有效保留了图像的细节信息。

*[2]提出了一种基于小波基和深度学习的MRI图像去噪算法，该算法利用深度学习模型对小波基系数进行处理，进一步提高了去噪效果。

*[3]提出了一种基于小波基和小波变换的超声图像去噪算法，该算法结合了小波基的局部性和小波变换的非线性去噪能力，实现了良好的去噪效果。

结论

小波基图像去噪是医学图像处理中一种有效的方法，具有较好的去噪效果和自适应性。随着小波基理论和算法的不断发展，基于小波基的图像去噪技术在医学图像处理领域将得到更加广泛的应用。

参考文献

[1]Zhang,J.,Zhao,W.,&Wang,Y.(2020).CTimagedenoisingwithwaveletandnonlocalmeanfiltering.IEEEAccess,8,137031-137042.

[2]Han,W.,Huang,Z.,&Zhou,J.(2021).MRIimagedenoisingusingwaveletanddeeplearning.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,31(11),4177-4187.

[3]Afonso,M.V.,Souza,R.A.,&Tavares,J.M.(2017).Waveletandcurveletbaseddespecklingofultrasoundimages.IEEETransactionsonImageProcessing,26(11),5669-5681.第四部分小波基图像增强关键词关键要点【小波基阈值处理】

1.使用小波变换将图像分解成不同的频率子带。

2.对每个子带应用局部阈值处理算法，剔除噪声和增强图像特征。

3.将处理过的子带重构为增强后的图像，提高图像对比度和细节清晰度。

【小波基去噪】

小波基图像增强

一、小波变换在图像增强中的作用

小波变换是一种时频分析工具，能够将信号分解为一系列小波基，每个小波基都具有特定的尺度和时间位置。在图像增强中，小波变换可以有效地分离图像中的不同特征，包括纹理、边缘和噪声。通过操纵这些小波基的系数，可以实现图像增强。

二、小波基图像增强方法

图像增强是通过调整图像中像素的灰度值来改善其视觉效果和信息含量。利用小波变换，图像增强主要有以下几种方法：

1.小波阈值去噪

噪声是图像中常见的一种干扰，会影响图像的视觉质量和分析结果。小波阈值去噪是一种有效的去噪方法，原理是利用小波变换将图像分解为不同尺度的小波基，然后对不同尺度的系数应用阈值处理。阈值选择可以根据噪声统计特性或图像的具体特征确定。

2.小波对比度增强

图像对比度是反映图像中亮度差异的程度。小波对比度增强通过调整小波变换各尺度小波基的系数，增加或减小图像中的对比度。常见的对比度增强方法包括直方图均衡化、非线性变换和自适应阈值等。

3.小波锐化

图像锐化是通过增强图像中的边缘和细节来提高其清晰度。小波锐化通过在小波变换的高频小波基上应用锐化算子，增强图像中的边缘信息。锐化算子可以是拉普拉斯算子、索贝尔算子或其他自定义算子。

4.小波纹理分析和增强

图像纹理是反映图像表面粗糙度和图案的特征。小波纹理分析和增强通过分析图像的小波域纹理特征，提取和增强图像中的纹理信息。常见的纹理增强方法包括纹理合成、纹理平滑和纹理分割等。

三、小波基图像增强优势

与传统图像增强方法相比，基于小波基的图像增强具有以下优势：

*多尺度分解：小波变换提供了一个多尺度的图像分解，使图像特征能够在不同的分辨率下进行分析和处理。

*方向选择性：小波变换可以捕捉图像中不同方向的特征，增强了图像的边缘和纹理信息。

*自适应性：小波基图像增强可以根据图像的具体特性和处理目的进行参数调整，实现自适应的增强效果。

*计算效率：快速小波变换算法的出现提高了小波基图像增强的计算效率，使其能够满足实时处理的要求。

四、小波基图像增强应用

小波基图像增强在医疗图像处理领域有着广泛的应用，包括：

*医学图像去噪：去除医学图像中的噪声，提高图像质量，便于诊断。

*医学图像对比度增强：增强医学图像中的对比度，使感兴趣的区域更加清晰。

*医学图像锐化：增强医学图像中的边缘和细节，提高影像的诊断价值。

*医学图像纹理分析：分析医学图像中的纹理信息，辅助诊断和分类。

*医学图像分割：通过小波基纹理分析和分割，提取和分离医学图像中的感兴趣区域。

五、小波基图像增强算法举例

下面列举两个常用的基于小波基的图像增强算法：

1.自适应小波阈值去噪算法

该算法利用小波变换将图像分解为不同尺度的小波基，并根据每个尺度的小波系数的局部统计特性自适应地确定阈值。通过将低于阈值的系数置零，可以有效地去除噪声。

2.多尺度小波锐化算法

该算法利用小波变换将图像分解为不同尺度的小波基，并对高频小波基应用锐化算子。通过调整锐化算子的参数，可以增强图像中的边缘和细节信息。

六、总结

小波基图像增强是一种基于小波变换的图像处理技术，通过操纵小波基系数，可以实现图像去噪、对比度增强、锐化和纹理分析等增强操作。由于其多尺度分解、方向选择性和自适应性等优势，小波基图像增强在医疗图像处理领域有着广泛的应用。第五部分小波基图像特征提取关键词关键要点【小波基图像纹理特征】

1.小波基可提取图像中的方向性和尺度性信息，有效表征图像纹理。

2.通过分解图像到多尺度和小波方向，获得图像不同区域的纹理特性。

3.应用统计特征或能量特征对小波子带进行分析，提取纹理特征向量。

【小波基图像轮廓特征】

小波基图像特征提取

小波基函数具有多分辨率和局部化的特性，因此非常适合图像特征提取。在小波基图像特征提取中，通常利用小波变换将图像分解为不同频率和方向上的分量，然后根据这些分量提取图像特征。

小波分解

小波分解是将图像分解为一系列小波基函数的线性组合的过程。小波基函数通常由一个母小波和若干个尺度函数和移位函数生成。

通过小波分解，图像被分解为不同尺度和方向上的分量。其中，较高尺度的分量表示图像的粗略特征，而较低尺度的分量表示图像的详细特征。不同方向上的分量则表示图像在不同方向上的特征。

小波基图像特征提取方法

根据小波分解得到的不同分量，可以提取出多种图像特征。常用的小波基图像特征提取方法包括：

*能量特征：计算每个分量的小波系数的能量，作为图像特征。能量特征可以反映图像在不同尺度和方向上的能量分布。

*纹理特征：利用小波分量的纹理信息，提取图像的纹理特征。常用的纹理特征包括熵、能量、对比度等。

*形状特征：利用小波分量的形状信息，提取图像的形状特征。常用的形状特征包括周长、面积、圆度等。

*边缘特征：利用小波分量的边缘信息，提取图像的边缘特征。常用的边缘特征包括梯度、曲率等。

小波基图像特征提取的优点

小波基图像特征提取具有以下优点：

*多尺度性：小波分解可以将图像分解为不同尺度的分量，从而提取图像的多尺度特征。

*局部性：小波基函数具有局部化的特性，因此可以提取图像的局部特征。

*方向性：小波分解可以将图像分解为不同方向上的分量，从而提取图像的方向性特征。

*鲁棒性：小波基图像特征提取对噪声和失真具有较强的鲁棒性。

小波基图像特征提取的应用

小波基图像特征提取在医学图像处理中有着广泛的应用，包括：

*医学图像分割：将医学图像分割为不同的组织或器官。

*病变检测：检测医学图像中的病变区域。

*图像配准：对医学图像进行配准，以便进行比较或分析。

*图像融合：将来自不同模态的医学图像融合，以获得更全面的信息。

具体应用案例

*肺结节检测：利用小波基提取肺结节的纹理和形状特征，用于肺结节的检测。

*脑肿瘤分割：利用小波基提取脑肿瘤的边缘和纹理特征，用于脑肿瘤的分割。

*心脏超声图像配准：利用小波基提取心脏超声图像的时间相关特征，用于心脏超声图像的配准。

*多模态医学图像融合：利用小波基提取来自不同模态的医学图像的互补信息，用于多模态医学图像的融合。

结论

小波基图像特征提取是一种有效的方法，可以从图像中提取丰富且鲁棒的特征。在医学图像处理中，小波基图像特征提取广泛应用于图像分割、病变检测、图像配准和图像融合等任务。第六部分小波基图像融合关键词关键要点小波基图像融合

主题名称：多尺度信息融合

1.小波基图像融合可将不同尺度下的图像信息有效融合，获取具有丰富纹理和清晰特征的融合图像。

2.通过多尺度分解，不同尺度的图像信息被分解到特定的小波基函数中，然后在这些小波基空间中进行融合。

3.融合过程中，低频分量包含图像的整体轮廓和结构，高频分量包含图像的纹理和细节，通过加权平均或其他融合策略将这些分量融合，获得融合图像。

主题名称：空间域和频率域融合

小波基图像融合

图像融合是一种将多幅不同图像的信息组合成一幅图像的技术，它可以提高图像的质量、信息量和可视性。小波基图像融合是一种基于小波变换的图像融合技术，它利用小波基的时频特性和多尺度分析能力，将不同图像在不同尺度和不同频率上的信息进行融合。

小波基图像融合的步骤主要包括：

1.小波变换：将待融合的图像进行小波变换，得到不同尺度和不同频率的小波系数。

2.小波系数融合：根据特定的融合规则，融合不同图像在不同尺度和不同频率上的小波系数，生成融合后的小波系数。

3.小波逆变换：将融合后的的小波系数进行小波逆变换，得到融合后的图像。

小波基图像融合的优点：

*多尺度分析：小波基图像融合可以对不同尺度的图像信息进行融合，有效地保留不同尺度上的细节和纹理信息。

*时频特性：小波基具有良好的时频特性，可以捕捉图像中不同频率的成分，并根据不同的频率特性进行融合。

*灵活性：小波基图像融合的融合规则有多种，可以根据不同的应用场景选择合适的融合规则，实现不同的融合效果。

小波基图像融合的应用：

小波基图像融合在医学图像处理中具有广泛的应用，主要包括：

*医学图像配准：通过融合不同模态的医学图像，提高图像配准的准确性。

*医学图像增强：融合多幅不同曝光或不同光源的图像，提高图像的对比度、亮度和信噪比。

*医学图像分割：将不同图像信息融合在一起，提高图像分割的准确性和鲁棒性。

*医学图像诊断：融合不同患者或不同时间点的图像，辅助医生进行诊断和治疗。

小波基图像融合的算法：

常用的基于小波基的图像融合算法包括：

*平均融合：对不同图像在不同尺度和不同频率上的小波系数进行平均。

*加权平均融合：根据图像的重要性或信噪比，对不同图像的小波系数赋予不同的权重，再进行平均。

*最大值/最小值融合：对不同图像在不同尺度和不同频率上的小波系数取最大值或最小值。

*Laplacian融合：融合不同图像在高频分量的Laplacian图像。

*PCA融合：基于主成分分析，对不同图像的小波系数进行融合。

小波基图像融合的研究进展：

近年来的研究表明，小波基图像融合在医学图像处理领域取得了显著进展。例如：

*开发了新的融合规则，提高了融合图像的质量和鲁棒性。

*探索了不同的小波基和多尺度分析方法，增强了图像融合的有效性。

*将深度学习技术与小波基图像融合相结合，提高了融合图像的准确性和真实性。第七部分小波基图像配准关键词关键要点小波基图像配准

1.小波变换在图像配准中的优势：

*多尺度分析：小波变换能够将图像分解成不同尺度和方向上的分量，从而提取图像的不同特征。

*平移不变性：小波基对图像的平移变换是不变的，这对于图像配准中的鲁棒性至关重要。

2.小波基图像配准算法：

*小波系数匹配算法：基于小波系数之间的相似性来找到图像的对应点。

*小波多尺度算法：逐层对图像进行配准，从粗尺度到精细尺度，逐步提高匹配精度。

*小波相似度度量：使用小波能量谱、熵等指标作为图像相似度度量，指导配准过程。

3.小波基配准的应用：

*医学图像配准：CT、MRI等医学图像的配准，用于疾病诊断、治疗计划等。

*遥感图像配准：卫星图像、航空图像的配准，用于土地利用分类、环境监测等。

*工业图像配准：工业产品零部件图像的配准，用于检测和测量。小波基图像配准

小波基图像配准是一种利用小波变换将图像分解为不同尺度和方向的图像分量，然后基于这些分量进行图像配准的技术。它在医学图像处理中具有广泛的应用，包括：

原则和优点

小波基图像配准的基本原理是利用小波变换将图像分解为一系列不同尺度和方向的小波基。这些小波基具有局部性、多尺度性和方向选择性，可以有效地捕获图像的边缘、纹理和其他特征。

在图像配准过程中，将两个输入图像分解为小波基。然后，使用相似性度量（例如互相关或交叉相关）计算不同尺度和方向的小波基之间的相似性。基于这些相似性度量，可以估计图像之间的位移场，从而实现图像配准。

与传统图像配准方法（例如基于灰度值的相似性度量）相比，小波基图像配准具有以下优点：

*鲁棒性强：小波基在局部变化和噪声方面具有鲁棒性，因此可以有效地用于配准质量差的图像。

*多尺度性：小波变换允许图像在不同尺度上进行分析，从而可以在不同分辨率级别上进行配准。

*方向选择性：小波基具有方向选择性，可以捕获不同方向的图像特征，这在配准具有复杂结构的图像（例如解剖结构）时非常有用。

应用

小波基图像配准在医学图像处理中得到了广泛的应用，包括：

*多模态图像配准：将来自不同模态（例如CT和MRI）的图像配准。

*解剖结构配准：将序列图像中的相同解剖结构配准（例如，心脏或脑）。

*图像引导手术：将患者图像与术中图像配准，以指导手术操作。

*医学图像分割：通过将图像分割为不同的解剖区域，辅助疾病诊断。

*图像融合：将来自不同模态或不同患者的图像融合，以提高图像质量和诊断信息。

算法

小波基图像配准通常使用以下算法：

*小波变换：使用小波变换将图像分解为小波基。

*相似性度量：计算不同尺度和方向的小波基之间的相似性度量。

*优化算法：使用优化算法（例如穷举搜索或梯度下降）估计图像之间的位移场。

评价标准

小波基图像配准算法的性能通常使用以下评价标准：

*配准精度：测量图像配准后重叠区域的相似性。

*鲁棒性：测量算法对图像质量和噪声变化的敏感性。

*计算时间：测量算法执行所需的处理时间。

结论

小波基图像配准是一种鲁棒且有效的图像配准技术，在医学图像处理中具有广泛的应用。它利用小波变换的局部性、多尺度性和方向选择性，可以有效地配准质量差的图像，并捕获复杂图像结构的特征。第八部分小波基在医学图像处理的应用案例关键词关键要点小波基在医学图像去噪

1.小波变换提供多尺度分解，能有效识别图像中的噪声分量。

2.选择合适的基函数和分解层数，可以去除不同频率范围内的噪声，保留有用信息。

3.软阈值和硬阈值去噪算法是常用的去噪方法，可以有效降低噪声水平，改善图像质量。

小波基在医学图像增强

1.小波变换可以提取图像的纹理特征和边缘信息，增强图像的对比度和清晰度。

2.通过调整小波系数，可以调节图像的局部亮度和对比度，突出感兴趣区域。

3.小波基增强技术适用于各种医学图像，包括X射线、CT和MRI图像，可以提高诊断和分析的准确性。

小波基在医学图像分割

1.小波变换可以识别图像中不同组织或器官的边界，辅助进行医学图像分割。

2.通过选择合适的基函数和分解层数，可以提取图像中不同尺度上的特征，增强目标区域的轮廓。

3.小波基分割技术可以提高医学图像分割的精度和效率，有助于病灶检测、病变分析等应用。

小波基在医学图像配准

1.小波变换可以提取图像中的不变特征，用于图像之间的配准。

2.小波基配准技术具有鲁棒性和精度，可以处理不同模态、不同视角的医学图像。

3.小波基配准在影像引导手术、图像融合等领域具有重要应用，可以提高手术精度和诊断效率。

小波基在医学图像压缩

1.小波变换提供多尺度分解，可以去除图像中冗余信息，实现有效的图像压缩。

2.选择合适的基函数和分解层数，可以控制压缩率和失真度，满足不同的应用需求。

3.小波基压缩技术适用于各种医学图像，可以减少图像文件大小，方便存储和传输。

小波基在医学图像分析

1.小波变换可以提取图像中的纹理、形状和频率特征，用于医学图像分析。

2.小波基分析技术可以识别病变、量化组织特性，辅助疾病诊断和治疗。

3.小波基分析在癌症检测、心血管疾病诊断等领域具有广泛应用，可以提高疾病早期诊断率和治疗效果。小波基在医学图像处理中的应用案例

1.医学图像降噪

*小波基被广泛用于医学图像降噪，有效去除图像中的噪声，同时保留重要细节。

*特定应用包括：

*去除CT图像中的量子噪声

*抑制MRI图像中的热噪声

*减少PET图像中的统计噪声

2.图像分割

*小波基可用于图像分割，将图像分割为具有不同特征的区域。

*应用实例：

*脑MRI图像中的灰质、白质和脑脊液分割

*乳腺X线图像中的肿块分割

*皮肤图像中的病变分割

3.图像融合

*小波基可将来自不同来源或模态的医学图像融合，保留每个图像的互补信息。

*案例：

*将CT和MRI图像融合以改善肿瘤诊断

*融合可见光和红外热图像以增强夜间驾驶安全性

*合并不同模态的医学图像以获得更全面的病理分析

4.特征提取

*小波基可提取医学图像中的纹理、形状和边缘等重要特征。

*用途：

*癌症检测：从CT或MRI图像中提取肿瘤特征

*疾病诊断：从胸部X线图像中识别肺结节

*病理组织分类：从显微图像中提取组织结构

5.图像配准

*小波基可协助医学图像配准，将来自不同时间点或来源的图像对齐。

*应用：

*手术规划：将术前和术中图像配准以指导手术

*放疗规划：将患者和参考图像配准以精确靶向治疗