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本文研究了弱质乳腺近红外透照图像中的病灶检测问题。在研究了近红外透照影像形成方式后，首先建立了图像成像模型，并在此模型上研究图像退化机理并去噪和分割背景。针对弱质近红外透照图像中血管的检测问题，本文给出一种新的基于宽度的血管增强检测算法，能够较好的解决在弱质透照图像中的血管检测问题。该算法利用血管成像特点，先对血管整体增强，再加以分割提取。本文还在Punam K. Saha和Jayaram K. Udupa所建立的“模糊连接度”的基础上研究了一种基于模糊连接度的组织分割算法。最后，从透照图像的视觉角度出发，对乳腺病变进行了分类和研究，给出了区分血管和肿块两类不同目标的方法，并通过建立特征向量对如何区分肿块性质的问题作了讨论。