基于Snake模型的醫(yī)學(xué)圖像輪廓提取技術(shù).pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像處理是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)分支，是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和數(shù)字圖像處理技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)工程中的重要應(yīng)用。以醫(yī)學(xué)圖像輪廓序列為基礎(chǔ)的三維重建及可視化、虛擬手術(shù)等技術(shù)，在醫(yī)療診斷、手術(shù)規(guī)劃、模擬仿真、解剖教學(xué)及仿真訓(xùn)練等方面都有廣泛的應(yīng)用。因此，研究醫(yī)學(xué)圖像分割與輪廓提取技術(shù)具有重要的理論意義和廣泛的應(yīng)用前景。由于主動(dòng)輪廓線模型（Snake）具有高度的動(dòng)態(tài)特性，非常適合于醫(yī)學(xué)圖像的分割和輪廓提取處理，本論文研究利用主動(dòng)輪廓模型解決在醫(yī)學(xué)圖像中進(jìn)

2、行目標(biāo)輪廓提取所面臨的若干關(guān)鍵技術(shù)問題。
　　針對醫(yī)學(xué)圖像的噪聲問題，傳統(tǒng)的圖像平滑方法在去除噪聲的同時(shí)，往往會(huì)引起邊緣、線條、紋理等圖像特征的退化。為提高圖像平滑的特征保持特性，本文研究基于偏微分方程的各向異性擴(kuò)散算法，對Perona&Malik圖像平滑模型進(jìn)行改進(jìn)，該圖像平滑方法既能有效消除孤立噪聲點(diǎn)，又可以較好地保持醫(yī)學(xué)圖像中重要的邊緣信息。
　　主動(dòng)輪廓模型研究的核心內(nèi)容是定義合理的能量公式，并采用合理的策略快速收斂

3、到該能量的全局極小值。本文從 Snake的幾何模型出發(fā)，結(jié)合醫(yī)學(xué)圖像成像特點(diǎn)，研究并實(shí)現(xiàn)了基于圖搜索方法的主動(dòng)輪廓提取算法。該算法解決了幾何Snake模型的兩個(gè)關(guān)鍵問題：1、采用加權(quán)平均法構(gòu)造搜索圖，使之能夠合理反映圖像像素的Snake能量；2、采用A*算法實(shí)現(xiàn)指定兩點(diǎn)之間目標(biāo)輪廓線的提取。由于A*搜索過程是一種全局最優(yōu)搜索算法，并且在搜索過程中充分利用啟發(fā)信息，從而能夠保障并加快全局最小能量的收斂。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的