彩色人體切片圖像分割技術(shù)研究.pdf

1、對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的準(zhǔn)確分割是器官和組織高質(zhì)量重建的基礎(chǔ)，如何提高人體切片圖像數(shù)據(jù)集分割的速度和精度，是目前公認(rèn)的瓶頸問(wèn)題。本文首先針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像處理中一些常用的分割方法進(jìn)行了介紹，分析了各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)。傳統(tǒng)的手工分割已經(jīng)不能滿(mǎn)足人們大批量圖像分割的要求，在追求自動(dòng)分割的同時(shí)，人機(jī)交互式分割策略越來(lái)越受到人們的重視，成為分割算法的主流。因此本文選用的兩種方法：Live-Wire算法和活動(dòng)輪廓模型算法都屬于交互式的圖像分割方法，并且該方法在醫(yī)學(xué)圖

2、像分割中都取得了比較好的效果，現(xiàn)在已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)圖像分割中的主流方法。其次針對(duì)彩色圖像分割，在本文2.2節(jié)中我們?cè)敿?xì)介紹了目前常用的彩色空間及轉(zhuǎn)換公式，為以后的研究學(xué)者提供了一定的參考。
　　 本文選用的圖像來(lái)源于中國(guó)虛擬人計(jì)劃數(shù)據(jù)集。為了更好的利用人體切片的彩色信息，我們可以用彩色圖像的梯度來(lái)代替原來(lái)的灰度圖像的梯度，然后用計(jì)算得到的彩色梯度值重新計(jì)算各個(gè)元邊的特征值和代價(jià)值，從而解決了不同顏色像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)相同灰度值的情況。改進(jìn)后

3、的Live-Wire算法抗噪能力較強(qiáng)，運(yùn)算速度加快，利用改進(jìn)后的Live-Wire算法對(duì)單張或多張切片進(jìn)行準(zhǔn)確分割，對(duì)于邊緣曲率較大的目標(biāo)物體也可以取得較好的分割效果。
　　 接下來(lái)我們利用Snake模型來(lái)自動(dòng)分割下一層相鄰的切片，由于傳統(tǒng)的活動(dòng)輪廓模型存在一些缺陷：一方面Snake模型對(duì)初始輪廓敏感。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題我們提出了相應(yīng)的解決辦法：將當(dāng)前切片的分割結(jié)果投影到下一張切片作為Snake模型的初始輪廓，這樣就避免了手工選取輪廓