去哪能做骨龄鉴定？
处理过程主要包括以下四个步骤：1、图像的预处理：对图像进行过滤，以便于提高图像识别的速度和识别的准确率。图像预处理过程是对图像的一个过滤过程，要排除干扰保留需要处理的部分，并过滤掉不需要的部分。 由于成像设备在读入手骨图像时会扩大取景范围，其中含很多无效的像素点，这会影响以后的处理,增加计算量。因此首先完成的是尽可能准确从读入图像中取出包含被测物体的图像部分。这个过程的主要难度在于判断图像是否属于需要保留的部分，且必需保证其准确性，否则将会对下一步图像分析和判断造成严重的影响。 这个过程主要是基于取阈值的方法，由于x光源是通过透镜聚焦得到的一束平行光，圆心部分光线较强，圆周部分光线较弱...全部
处理过程主要包括以下四个步骤：1、图像的预处理：对图像进行过滤，以便于提高图像识别的速度和识别的准确率。图像预处理过程是对图像的一个过滤过程，要排除干扰保留需要处理的部分，并过滤掉不需要的部分。
由于成像设备在读入手骨图像时会扩大取景范围，其中含很多无效的像素点，这会影响以后的处理,增加计算量。因此首先完成的是尽可能准确从读入图像中取出包含被测物体的图像部分。这个过程的主要难度在于判断图像是否属于需要保留的部分，且必需保证其准确性，否则将会对下一步图像分析和判断造成严重的影响。
这个过程主要是基于取阈值的方法，由于x光源是通过透镜聚焦得到的一束平行光，圆心部分光线较强，圆周部分光线较弱，甚至很弱，给我们判断阈值带来了很大的麻烦。解决方法是将圆划分成若干个同心圆，取不同圆弧上的阈值来过滤背景，从而得到了预处理后的图像。
在预处理过程中，我们还对图像的质量进行了判断，如判断图像是否过于模糊不清，图像的取景范围是否太偏，所要判断的骨骼是否取像完整等。2、图像的定位：确定判断骨龄的重要的骨骼的大致位置或范围。因为影响骨骼发育的主要是指骨和指骨之间以及掌骨间的骨骺，例如挠骨骺、尺骨骺、掌骨骺、各个指骨骺等，因此判断被测人的骨龄主要是基于对手掌上的特定的骨骼的分析和判断，所以在图像预处理后的首要任务就是确定要分析的手骨的准确位置。
对于主要内容为指骨部分的图像，考虑到在x光片的图像中，每个手指骨骼位置的灰度总是相对于其他位置的颜色较暗，因此在经过加权平均和中值滤波平滑以后，得到几组颜色较暗的点（即灰度值）较小的波谷点的坐标数值，然后根据手指的形状，用直线或曲线方程拟合，使直线和曲线大致穿过每根手指的中心。
然后由于在每个手指中，指骨和指骨之间，也就是指骨骺所在的位置相对其他部分较亮，即灰度值较高，因此在拟合的直线或曲线上依次取其灰度值，平滑后找到数值较大的波峰点，作为几处指骨骺所在的位置。如果指骺点的数目不足，可以根据指节长度的大致比率由其他的指骺点位置算出漏取的指骺点的大致位置，经检验，其偏差不超过5％。
因此相对指骨骺的定位来说，掌骨及掌骨骨骺的定位具有更大困难。通过对大量图像的分析后，我们找到出其中的规律。我们根据占据图像下端主要部分的挠骨和尺骨可以确定要重点分析的挠骨骺和尺骨骺的上下和左右边缘，这样确定了挠骨骺和尺骨骺的位置及大致范围。
根据各个指骨的拟合曲线的延长可以分别确定钩骨、头状骨和拇指掌骨骺的位置。然后在这些已知掌骨的中心位置向外在一定的角度范围内扩展，再确定三角骨、月骨、大小多角骨、舟骨等掌骨的位置。3、图像的特征分析：对已经定位的骨骼提取其各种形状特征。
根据图像分析的实际需要，我们提取的特征和分析的主要方面是这些骨骼的出现与否、相对大小和比率、形状、面积比较、愈合的程度等等。首先对每个指骨骺进行分析。在确定其位置之后，首先通过放大的算法将原始图中较小的各个骨骺进行放大，对较倾斜的骨骼进行一定的旋转。
然后在放大旋转后的图像中利用sobel边缘检测算子，将骨骺和骨干进行分离，算出骨骺和骨干的宽度比率，以及利用轮廓线追踪的算法，得到一些重点分析的指骨骨骺的形状轮廓数组数据。对于掌骨部分的分析，我们主要是确定一些掌骨是否存在。
然后对一些重点分析的掌骨区域进行分割放大后，得到其大小比率、轮廓形状等，将其与标准模板进行匹配，得到最接近的结果。对于骨龄偏大的掌骨图像，由于有的骨骼已经开始或完全愈合，这时就需要对愈合处的一些残留痕迹进行分析判断，从而得到准确的骨骼发育情况。
4、综合判断：根据各个骨骼的形状特征，综合判断出被测人的骨龄。首先根据指骨骨骺的比率、愈合等情况确定被测人骨龄的大致范围。然后根据掌骨的情况进行综合判断。大概要花几千元。收起
