變分水平集理論及其在醫(yī)學圖像分割中的應(yīng)用.pdf

1、浙江大學控制科學與工程學系博士學位論文變分水平集理論及其在醫(yī)學圖像分割中的應(yīng)用姓名：謝強軍申請學位級別：博士專業(yè)：控制科學與工程指導(dǎo)教師：周澤魁侯迪波20091001浙江大學博士學位論文分格式，其收斂過程是無條件穩(wěn)定的。該格式與加性算子分裂(AOS)格式相比，前者在迭代中無需矩陣求逆過程，縮短每次迭代時間，而后者的分解過程中要處理復(fù)雜的矩陣方程，致使分割速度提高有限。新的分割算法利用停止迭代判定式實現(xiàn)自動分割，使得分割效率更為明顯提高。

2、對合成圖像、醫(yī)學圖像和視頻圖像的實驗結(jié)果表明，該方法迭代步數(shù)更少，分割更快更準確，甚至能夠滿足視頻跟蹤實時性的需求。新方法更好的適應(yīng)性和交互性為醫(yī)學圖像視頻識別、醫(yī)學圖像三維重建提供了應(yīng)用參考。(4)提出了一種從能量建模和數(shù)值算法上均有創(chuàng)新的基于全局變分的分割方法。首先利用圖像區(qū)域信息建立基于后驗概率的能量函數(shù)項，然后參照測地活動輪廓(GAC)模型建模方式，利用圖像梯度信息得到基于全局變分的能量項，綜合構(gòu)造出一個新的圖像分割模型。理論上