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文檔簡介
1、醫(yī)學(xué)圖像分割是醫(yī)學(xué)圖像處理中的一個經(jīng)典難題。醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)的發(fā)展不僅影響到醫(yī)學(xué)圖像處理中其他相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,而且在生物醫(yī)學(xué)圖像的分析中也占有極其重要的地位。傳統(tǒng)的圖像分割方法有許多缺陷,很難滿足復(fù)雜的醫(yī)學(xué)圖像分割的要求。Snake模型通過參數(shù)化的活動輪廓線,在由先驗(yàn)?zāi)P秃蛨D像數(shù)據(jù)構(gòu)成的能量函數(shù)的驅(qū)動下變形,直到抵達(dá)區(qū)域的邊界,該模型既承載了上層先驗(yàn)知識又融合了圖像的底層特征,因而能有效地應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像的分割中。 本文從Kass
2、等人提出的傳統(tǒng)Snake模型出發(fā),對參數(shù)變形模型的理論和方法作了簡要介紹。主要分析研究了Snake改進(jìn)模型的相關(guān)理論和方法及其在醫(yī)學(xué)圖像分割中的應(yīng)用,并對其擴(kuò)展方法作了探討。 首先,在GVF Snake改進(jìn)模型的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究了Snake模型在醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域的應(yīng)用。結(jié)合模型的特點(diǎn)和醫(yī)學(xué)圖像自有的特性,比較研究了平滑去噪、圖像增強(qiáng)等分割預(yù)處理方法。重點(diǎn)討論了基于小波變換的對比度增強(qiáng)方法及其評價(jià)指標(biāo)。 其次,還將Snak
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