隨著醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的快速發(fā)展,計算機輔助診斷系統(tǒng)成為當(dāng)今醫(yī)生診斷的重要輔助工具,計算機輔助診斷系統(tǒng)中的重要環(huán)節(jié)為圖像分割,圖像分割的準(zhǔn)確與否關(guān)乎到后期對病灶區(qū)域的診斷是否正確。針對醫(yī)學(xué)圖像的特點,圖像分割算法中的活動輪廓模型成為當(dāng)今學(xué)者的研究重點,原因在于活動輪廓模型引入水平集函數(shù),能夠靈活處理醫(yī)學(xué)圖像復(fù)雜的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化,且數(shù)值計算較為簡單。本文對活動輪廓模型在處理醫(yī)學(xué)圖像的問題上做了詳細(xì)的研究,主要研究內(nèi)容如下:首先本文介紹了活動輪廓模型涉及到的相關(guān)基礎(chǔ)理論知識,重點介紹了經(jīng)典活動輪廓模型CV模型,針對CV模型在分割醫(yī)學(xué)圖像上存在的缺點,如不能準(zhǔn)確分割灰度不均勻圖像,對醫(yī)學(xué)圖像的噪聲魯棒性不強等缺點,對其進(jìn)行改進(jìn)。改進(jìn)如下:針對CV模型中權(quán)重系數(shù)往往被人忽視的問題,本文引入圖像熵作為CV模型的自適應(yīng)權(quán)重,通過自適應(yīng)計算區(qū)域內(nèi)外的灰度信息變化情況,驅(qū)動擬合曲線移動到目標(biāo)邊界,從而避免先驗參數(shù)對分割結(jié)果的影響,最終提高模型在分割灰度不均勻圖像上的運行速率和分割準(zhǔn)確度;在此基礎(chǔ)上改進(jìn)長度項,在長度項中添加邊界信息,邊界指示函數(shù)能吸引曲線向邊界靠近,提高分割弱邊界的準(zhǔn)確度。為了提高模型對多重噪... 

【文章來源】：貴州大學(xué)貴州省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

不同權(quán)重的分割效果

貴州大學(xué)碩士學(xué)位論文一問題，本文對這兩處缺點進(jìn)行改進(jìn)：首先邊界指示函數(shù)中高斯平滑濾波器主要考慮了像素間的空間距離關(guān)系，并沒有考慮像素值之間的相似程度，而對于圖像來說即使是弱邊界往往也是圖像灰度相對劇烈變化的地方，所以要綜合考慮圖像的灰度因素。本文采用雙邊濾波代替高斯濾波，雙邊濾波在考慮像素空間距離的同時加入像素間的相似程度，從而能夠最大程度的保留目標(biāo)邊界。圖 3.4 表示原圖像經(jīng)過高斯濾波和雙邊濾波后邊界梯度的變化情況，從圖中可以看出，原圖像經(jīng)過高斯濾波后的邊界虛化嚴(yán)重，經(jīng)過雙邊濾波后的邊界較為清楚；圖 3.5 表示含噪聲污染圖像經(jīng)過高斯濾波和雙邊濾波后圖像邊界的變化情況，從圖中可以看出，含噪聲圖像經(jīng)過高斯濾波與雙邊濾波在一定程度上都濾除了噪聲，但是高斯濾波削弱了邊界信息，而雙邊濾波較為完整的保留了邊界信息。

（a）含噪聲圖像 （b）邊界梯度信息 （c）高斯濾波 （d）雙邊濾波圖 3.5 噪聲圖像濾波后的梯度變化綜上所述，改進(jìn)后的邊界指示函數(shù)如式 3-31：211()LWgpw (3-31)其中： xyxyijSijSwijwijIijW,,(,)(,)(,)(,)(,) (3-32)上式中xyS,表示中心點 (i ,j)的大小為 ( 2N 1) (2N 1)的領(lǐng)域，經(jīng)過濾波后，像素點的灰度大小相當(dāng)于區(qū)域中像素的加權(quán)平均，權(quán)系數(shù)如下：w(i ,j)w(i,j)w(i,j)sr (3-33)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：2944988