基于小波变换的医学CT图像边缘检测技术研究的中期报告一、研究背景与目的医学图像处理在医学领域中具有广泛的应用，其中医学CT图像边缘检测技术是医学图像处理领域中的一项重要技术。边缘检测是指检测图像中物体的轮廓，即将物体与背景分离的过程，这项技术可以帮助医生快速准确地诊断疾病，为医学科研提供可靠的数据支持。小波变换是一种多分辨率分析方法，广泛应用于医学图像处理领域中的图像处理、信号压缩和特征提取等方面。因此，本研究旨在利用小波变换方法，在医学CT图像边缘检测方面进行深入研究。二、研究方法与进展1.研究方法（1）对医学CT图像进行预处理，包括去噪、增强等步骤。（2）采用小波变换对预处理后的图像进行分解，得到不同尺度下的图像系数。（3）利用小波变换的多分辨率特性，对边缘进行检测。（4）根据边缘检测结果，利用图像重构方法得到边缘图像。2.进展（1）完成了医学CT图像的预处理。（2）实现了小波变换对预处理后的图像进行分解。（3）基于小波变换多尺度分析特性，初步实现了医学CT图像边缘检测。（4）正在利用图像重构方法得到边缘图像。三、存在的问题与展望1.存在的问题目前，利用小波变换进行医学CT图像边缘检测存在着一些问题。例如：小波系数的选择、边缘检测算法的优化等问题。2.展望（1）对小波系数的选择进行研究，优化小波变换的分析效果。（2）综合运用多种算法，对边缘检测结果进行进一步优化。（3）将小波变换与深度学习算法相结合，进一步提高边缘检测精度。