基于均值移動(dòng)算法的醫(yī)學(xué)圖像分割.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像分割是醫(yī)學(xué)圖像處理中一個(gè)重要環(huán)節(jié)，分割效果與計(jì)算機(jī)輔助診斷結(jié)果息息相關(guān)。而隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和新型理論的不斷提出，新的圖像分割算法也如雨后春筍般涌現(xiàn)出來。
　　本文采用的均值移動(dòng)（Mean shift）算法是一種非參數(shù)密度梯度估計(jì)算法，可以應(yīng)用到很多領(lǐng)域，如聚類，圖像平滑，目標(biāo)跟蹤，圖像分割等。目前，均值移動(dòng)算法已在醫(yī)學(xué)圖像分割中得到廣泛應(yīng)用。本文圍繞均值移動(dòng)算法做了以下工作：
　　首先，本文深入研究均值移動(dòng)理論。對(duì)

2、均值移動(dòng)理論的發(fā)展做了簡(jiǎn)單地介紹，并詳細(xì)介紹了幾種常用的核函數(shù)。采用均值移動(dòng)濾波算法做了仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了核帶寬參數(shù)對(duì)均值移動(dòng)濾波效果的影響。對(duì)結(jié)合均值移動(dòng)和區(qū)域合并的圖像分割算法做了仿真實(shí)驗(yàn)。
　　其次，引入新的迭代步長(zhǎng)，結(jié)合已有加速策略提出一種改進(jìn)的加速算法，并結(jié)合區(qū)域合并算法完成圖像分割。
　　最后，改進(jìn)了自適應(yīng)帶寬函數(shù)，將自適應(yīng)均值移動(dòng)濾波和蟻群聚類算法結(jié)合，對(duì)蟻群聚類算法做了改進(jìn)，減少了蟻群聚類算法的運(yùn)算量，提高了算