随着计算机和网络技术的快速发展,大量的印刷文本被转换为电子文档在网上传播。数字半色调作为数字印刷乃至现代印刷的核心技术之一,被广泛应用。半色调是用二值图像来表示连续调图像的技术,利用大小或疏密程度不同的网点来替代连续变化的色调。当把扫描图像转换为电子文本时,经过扫描仪的放大会产生半色调网纹或者加网网纹,也称为龟纹。这些网纹会降低扫描图像的质量,必须采用去网纹算法进行处理。然而,现有的逆半色调算法在去除网纹后会造成图像模糊,图像的边缘和细节信息有较多的损失,难以达到理想的去网效果。与像素相比,超像素能够提取出图像的局部结构,准确描绘出图像的边缘轮廓,同时降低了算法的复杂度。本文提出了一种基于超像素分割的扫描漫画图像去网算法,首先基于SLIC超像素算法对扫描漫画图像进行分割并对提取出的边界进行矢量化,然后对图像进行逆半色调处理得到平滑的背景图像,最后把矢量边界与平滑背景整合在一起得到去网后的漫画图像。该算法不仅能够有效地去除扫描漫画图像的网纹,还可以较完整地保留漫画图像的边缘轮廓。医学图像处理技术是将数学、计算机和医学影像设备充分结合起来的技术,对于促进医学科学地发展具有重大意义。但是,目前的医学图像处理技术还有许多难题有待解决。如何最大限度的利用医学图像提供的有用信息,如何快速地提取出对分析病情最有效的信息,成为国内外科研人员的主要研究内容。本文在脑部血管DSA图像去斑中应用超像素分割算法,首先利用SLIC超像素分割将通过Frangi滤波增强后的血管从背景当中提取出来,得到的超像素块虽然能够很好地贴合血管的边缘轮廓,但仍很难避免当中夹杂的一些斑点对血管纹理产生干扰,因此对分割出的超像素块采用全局阈值算法进行去斑处理。经过处理后的医学图像,脑部血管能够清晰地显示出来,有利于提高医生对疾病诊断的准确性。