醫(yī)學(xué)圖像分割算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)字圖像處理及其應(yīng)用扮演著越來(lái)越重要的角色。醫(yī)學(xué)圖像分割作為圖像分割領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支，一直受到國(guó)際學(xué)術(shù)界的廣泛重視。醫(yī)學(xué)圖像分割是指將醫(yī)學(xué)圖像劃分成一系列彼此互不交疊的勻質(zhì)區(qū)域。作為醫(yī)學(xué)圖像處理一項(xiàng)最基本技術(shù)，它是對(duì)人體組織進(jìn)行定性或定量分析所必不可少的關(guān)鍵步驟。在實(shí)現(xiàn)許多應(yīng)用之前，圖像分割是最重要的基本處理之一。因此圖像分割成為了數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)重要研究課題。
　　本文研究的主要內(nèi)容有

2、:
　　(1)利用自動(dòng)種子點(diǎn)選取方法對(duì)結(jié)腸圖像進(jìn)行分割，與人為設(shè)置種子點(diǎn)相比，減少了人為參與、提高了分割效率、增加了分割準(zhǔn)確度。結(jié)腸圖像由于其變化多樣，一直是圖像分割中的難點(diǎn)。本課題從結(jié)腸的生理解剖結(jié)構(gòu)出發(fā)，比較詳細(xì)地闡述了閾值分割、邊界檢測(cè)和區(qū)域生長(zhǎng)等幾種經(jīng)典的圖像分割算法。對(duì)于結(jié)腸的分割，通過(guò)綜合運(yùn)用多種分割方法，提出了一種能將結(jié)腸部位分割出來(lái)的算法，為結(jié)腸輔助診斷系統(tǒng)提供了較好的圖像分割技術(shù)，使之應(yīng)用于結(jié)腸圖像的自動(dòng)分析，為

3、三維重建出結(jié)腸圖像做準(zhǔn)備。
　　(2)使用窄帶水平集算法進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像分割。基于幾何變形模型的水平集算法，將二維（三維）的閉合曲線（曲面）的演化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為高維空間中水平集函數(shù)曲面演化的隱含方式來(lái)求解，非常適應(yīng)于處理對(duì)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化的情況，其計(jì)算精度高，算法穩(wěn)定，因而得到廣泛應(yīng)用。水平集可以輕松地表示出曲線或曲面，同時(shí)具有容易處理偏微分運(yùn)算的特性。然而，雖然水平集算法有諸多優(yōu)點(diǎn)，但也有不足之處，比如計(jì)算量過(guò)大。本文詳細(xì)闡述了窄帶水平集算