摘要
医学X线透视成像是临床诊断和治疗中不可或缺的影像学技术，但由于X射线散射、组织结构复杂等因素，透视图像常存在对比度低、细节模糊等问题，影响医生对病灶的准确判断。
因此，医学X线透视图像的对比度增强成为了医学图像处理领域的重要研究方向。
本文首先介绍了医学X线透视成像的基本原理，以及对比度增强技术的重要意义；接着，对现有的对比度增强方法进行了分类概述，重点阐述了近年来发展迅速的空间域、频率域、物理模型以及深度学习等方法的原理、优缺点和适用场景；此外，对不同方法的性能、复杂度和临床应用情况进行了比较分析，并探讨了未来发展趋势，例如，多模态融合、多任务学习、可解释性等方向的探索。
关键词：医学X线透视成像；对比度增强；图像处理；深度学习；文献综述
医学X线透视成像作为一种重要的医学影像技术，在疾病诊断和治疗中扮演着至关重要的角色。
它利用X射线穿透人体组织，并根据不同组织对X射线的吸收和衰减特性，形成二维投影图像，从而展现人体内部结构信息[1]。
相比于CT、MRI等成像技术，X线透视成像具有成本低廉、操作简便、成像速度快等优点，因此在骨科、呼吸科、心血管等临床科室得到广泛应用[2]。
然而，由于X射线散射、人体组织结构复杂以及成像设备等因素的影响，医学X线透视图像常常存在对比度低、细节模糊等问题[3]。
这些问题会严重影响医生对病灶的观察和诊断，甚至可能导致误诊或漏诊。
为了提高图像质量，增强图像中感兴趣区域的对比度，医学图像处理领域发展了一系列对比度增强方法。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
