【摘要】：醫(yī)學(xué)圖像容易受到各種內(nèi)外因素的干擾,使得圖像具有復(fù)雜多樣性,原始的醫(yī)學(xué)圖像通常包含灰度不均、弱邊緣、高噪聲、多目標(biāo)等多種問題,使用傳統(tǒng)的圖像分割算法難以進(jìn)行有效分割。而水平集(LSM)憑借其算法復(fù)雜度低、易于擬合其他算法等優(yōu)勢,引起了很多研究者的關(guān)注。水平集算法被廣泛地應(yīng)用到圖像分割領(lǐng)域,但是在處理復(fù)雜醫(yī)學(xué)圖像的過程中,水平集算法也會出現(xiàn)穩(wěn)定性差、魯棒性差、計算量大等一系列問題。本文針對醫(yī)學(xué)圖像存在的不同問題,對水平集方法進(jìn)行多種改進(jìn)與擬合。主要研究內(nèi)容和成果如下:1、介紹了水平集分割算法中要用到的數(shù)學(xué)方面的知識,包括偏微分方程的概念、偏微分方程的求解、變分的定義、Euler-Lagrange方程、梯度下降流等知識。對水平集基本理論中的曲線演化問題做了相關(guān)研究,通過對水平集基礎(chǔ)知識的學(xué)習(xí),進(jìn)一步了解了水平集的基本模型。2、針對醫(yī)學(xué)圖像含有高噪聲、多目標(biāo)、難分割的特點,提出了基于小波去噪和雙水平集的腦部MR圖像分割模型。對于醫(yī)學(xué)圖像中存在較大噪聲偽影的問題,引入小波變換來去除噪聲,對圖像進(jìn)行預(yù)處理。多相CV模型雖然可以對多目標(biāo)圖像進(jìn)行分割,但分割速度慢,在DCV模型的能量函數(shù)中增加能量懲罰項,改進(jìn)傳統(tǒng)DCV模型來對經(jīng)過小波去噪后的圖像進(jìn)行分割,最終實現(xiàn)對高噪聲、多目標(biāo)圖像的分割。3、針對醫(yī)學(xué)圖像中存在的噪聲、灰度不均等問題,提出了基于形態(tài)學(xué)和改進(jìn)型水平集的圖像分割算法。利用形態(tài)學(xué)重建算法降低圖像噪聲,對圖像進(jìn)行預(yù)處理。將偏移場信息加入能量函數(shù)中對雙水平集模型進(jìn)行改進(jìn),解決圖像灰度不均的問題。利用改進(jìn)后的模型對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行分割,可以很好的分割灰度不均的醫(yī)學(xué)圖像。4、編寫了醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng),它的軟件環(huán)境既可讓開發(fā)員在M文件中進(jìn)行算法編譯對其進(jìn)行改良并完善用戶界面;同時也可以讓大部分用戶直接在GUI界面上進(jìn)行操作,人機(jī)互動性很好。
【學(xué)位授予單位】：揚(yáng)州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R445;TP391.41
【圖文】：

種變換；圖像技術(shù)的中層為圖像分析，可以檢測和分析圖像中感興趣的部分，是圖像處理逡逑和圖像理解之間的橋梁；而圖像理解位于圖像技術(shù)的最高層，可對圖像中每一個對象的本逡逑質(zhì)以及圖像之間的關(guān)系進(jìn)行更深層次的研宄，處理的數(shù)據(jù)量較小，圖１．１是圖像技術(shù)的層逡逑次簡圖［３１。逡逑高層“邐圖像理解邐小逡逑—邐｜逡逑邐｜邐２邐逡逑中層邐圖像分析邐數(shù)據(jù)量逡逑Ｚ邐｜逡逑邐Ｉ邐［邐逡逑底層邐圖像處理邐大逡逑邐邋＋逡逑圖１．邋１圖像技術(shù)的層次簡圖逡逑圖像分割是圖像處理中非常關(guān)鍵的一步，在圖像處理體系中占據(jù)了重要位置［４１。圖像逡逑分割就是先把圖像劃分為多個特定的、含有各自特征的子區(qū)域，繼而分割出有意義的特征逡逑部分１５］。后續(xù)的圖像分析和圖像理解過程都會受到圖像分割結(jié)果的影響［６］。逡逑在日常生活中，圖像分割的應(yīng)用也是非常廣泛的［７］，例如：在交通系統(tǒng)中，將違反交通逡逑規(guī)則的車輛從復(fù)雜的背景中分離出來，對這類違規(guī)行為進(jìn)行處置？，在安全檢查領(lǐng)域，對安逡逑檢系統(tǒng)中Ｘ射線掃描所得到的圖像進(jìn)行處理，分割出包裹中攜帶的不同材質(zhì)的物品，為人逡逑們的出行安全提供保障；在氣象技術(shù)領(lǐng)域，將衛(wèi)星云圖中的不同云系和背景分割出來，為逡逑天氣分析和天氣報告提供依據(jù)；在臨床醫(yī)學(xué)中，將粘連在一起的細(xì)胞分割出來，以便尋找逡逑病變組織；在導(dǎo)航系統(tǒng)中

從分割依據(jù)角度出發(fā)，可以根據(jù)相鄰區(qū)域中像素的不連續(xù)性［１２］和相似性［１３］將現(xiàn)有的分逡逑割算法進(jìn)行分類總結(jié)，可分為：基于邊緣的分割方法、基于區(qū)域的分割方法、基于特定理逡逑論的分割方法等，常見的醫(yī)學(xué)圖像分割方法分類如圖１．３。邐邐逡逑并行徽分算子逡逑基于邊緣邐邐逡逑Ａ邐邐邐邋—邐形變模型逡逑／邐／邐閾值法逡逑邐、／邐／Ｃ＾＼￣￣區(qū)域生長￣逡逑醫(yī)學(xué)圖像＾—Ｉ基于區(qū)ｓ邐邐逡逑分割方法｜＼邐區(qū)域分裂合并逡逑＼邐＼聚類算法逡逑＼邐邋基于圖論逡逑基于特定理論邐逡逑基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逡逑圖１．３醫(yī)學(xué)圖像分割方法分類逡逑（１邋）、基于邊緣的分割方法。逡逑圖像的邊緣是圖像的一個基本特征，當(dāng)灰度值發(fā)生快速變化的時候，圖像的邊界也就逡逑愈發(fā)明顯，這些灰度不連續(xù)的像素全部集合起來就形成了圖像的邊緣［１４］。但是在邊緣灰度逡逑值變化不明顯時處理效果不是很理想，當(dāng)圖像中含有噪聲時，可能會將這些噪聲辨識為圖逡逑像的邊緣，產(chǎn)生錯誤的分割結(jié)果�；谶吘壍姆指罘椒ǹ煞譃閮深悾翰⑿形⒎炙阕樱郏保担莺托五义献冚喞Ｐ汀Ｆ渲凶钪匾氖切巫冚喞Ｐ�，它又可以分為兩類：參數(shù)主動輪廓模型［１６Ｈ１７］逡逑和幾何輪廓模型［１８］＿［２３］。前者的輪廓用參數(shù)表示；后者的輪廓用幾何表示，是本文研宄的重逡逑點。逡逑（２）、基于區(qū)域的分割方法。逡逑

統(tǒng)的去噪算法會使得圖像中仍然含有噪聲，本章去噪算法比傳統(tǒng)的去噪方法有更好的效果。逡逑０邋Ｅ３灥逡逑（ａ）嗓聲圖像１邐（ｂ）均值去嗓圖１邐（ｃ）閾值去噪圖１逡逑■邋ｍ邋１邋＇Ｗ逡逑１媝■逡逑（ｄ）嗓聲圖像２邐（ｅ）均值去嗓圖２邐（ｆ）閾值去噪圖２逡逑圖３．７醫(yī)學(xué)ＭＲ圖像去噪效果對比圖逡逑再分別用傳統(tǒng)ＤＣＶ模型和本章的改進(jìn)后的模型來分割去噪后的圖像，圖３．８是ＬＧＩＦ逡逑

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本文編號：2801430